tensorflow2.9.0保存的h5模型怎么转成pb模型，实现opencv调用

要将TensorFlow 2.9.0保存的h5模型转换为pb模型，可以使用以下步骤：

1. 加载h5模型

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

2. 转换为pb模型

from tensorflow.compat.v1 import graph_util
from tensorflow.compat.v1 import session
from tensorflow.compat.v1 import keras

with session.Session() as sess:
    keras.backend.set_session(sess)
    output_names = [i.name.split(':')[0] for i in model.outputs]
    constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph.as_graph_def(), output_names)
    graph_io.write_graph(constant_graph, 'path/to/output', 'model.pb', as_text=False)

3. 使用OpenCV调用pb模型

import cv2

net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path/to/model.pb')
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, size=(224, 224), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
output = net.forward()

这样就可以将TensorFlow 2.9.0保存的h5模型转换为pb模型，并使用OpenCV调用了。