keras获取graph_def

要在 Keras 中获取 graph_def，您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

sess = tf.keras.backend.get_session()
graph_def = sess.graph.as_graph_def()

这将返回一个包含 Keras 模型的图形定义的 TensorFlow GraphDef 对象。您可以使用 TensorFlow 提供的其他工具来进一步处理和分析此对象。

相关问题

tensorflow将pb文件转换为h5文件

可以使用TensorFlow提供的tf.compat.v1.keras.models.load_model()函数将pb文件转换为h5文件。具体步骤如下：

1. 加载pb文件

import tensorflow as tf

# 加载pb文件
with tf.io.gfile.GFile('model.pb', "rb") as f:
    graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

2. 转换为keras模型

# 转换为keras模型
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    tf.compat.v1.import_graph_def(graph_def, name='')
    model = tf.compat.v1.keras.models.model_from_config(
        sess.graph.as_graph_def().config)

3. 保存为h5文件

# 保存为h5文件
model.save('model.h5')

完整代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载pb文件
with tf.io.gfile.GFile('model.pb', "rb") as f:
    graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 转换为keras模型
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    tf.compat.v1.import_graph_def(graph_def, name='')
    model = tf.compat.v1.keras.models.model_from_config(
        sess.graph.as_graph_def().config)

# 保存为h5文件
model.save('model.h5')

注意：在使用tf.compat.v1.keras.models.load_model()函数加载h5文件时，需要将custom_objects参数设置为相应的自定义层或损失函数。

在tensorflow1.1.4版本中出现cannot import name 'export_saved_model' from 'tensorflow.python.keras.saving.saved_model'的报错，该怎么办

在TensorFlow 1.1.4版本中，`export_saved_model`函数是没有实现的，因此无法从`tensorflow.python.keras.saving.saved_model`中导入。

如果您需要导出SavedModel，可以使用下面的代码：

import tensorflow as tf

# Build and train your model

# Export the model as a SavedModel
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  # Build the model graph
  # ...
  # Train the model
  # ...
  # Export the model as a SavedModel
  builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('/path/to/export/dir')
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], signature_def_map={
      'predict': predict_signature_def,
      'train': train_signature_def,
      # Add additional signature defs as needed
  })
  builder.save()

请注意，此代码是基于TensorFlow 1.1.4版本，如果您使用的是其他版本，则可能需要进行适当的修改。