tensorflow2.0 查看pb模型的结构信息和输入输出

可以使用TensorFlow提供的工具TensorBoard来查看pb模型的结构信息和输入输出。具体步骤如下：

1.启动TensorBoard

首先，使用以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=/path/to/pb/file

其中，`/path/to/pb/file`是pb文件所在的目录。

2.查看模型结构信息

在浏览器中打开`http://localhost:6006/`，进入TensorBoard的主界面。在左侧的导航栏中选择Graphs选项卡，即可查看pb模型的结构信息。可以通过放大、缩小、拖拽等方式来浏览模型的结构。

3.查看输入输出

在左侧的导航栏中选择Graphs选项卡，然后点击模型的输入节点或输出节点，即可查看该节点的详细信息，包括节点名称、节点类型、节点形状等。可以通过点击“Show console”按钮来查看节点的具体数值。

相关问题

labview 读取 tensorflow 2.0 pb文件

LabVIEW可以通过调用TensorFlow的C++ API来读取TensorFlow 2.0的pb文件。具体步骤如下：

1. 下载TensorFlow C++ API库，将其添加到LabVIEW的环境变量中。

2. 在LabVIEW中创建一个新的VI，在VI面板上添加一个读取pb文件的节点。

3. 使用TensorFlow C++ API中的函数将pb文件加载到内存中。

4. 使用TensorFlow C++ API中的函数获取模型的输入输出张量。

5. 使用TensorFlow C++ API中的函数对输入数据进行预处理，并将其输入到模型中进行推理。

6. 使用TensorFlow C++ API中的函数获取模型的输出结果，并将其返回给LabVIEW。

需要注意的是，TensorFlow C++ API的使用需要一定的编程经验和计算机基础知识。如果您不熟悉C++编程或TensorFlow框架，可以先学习相关知识再进行操作。

tensorflow如何调用pb模型，给一段示例代码？

可以使用TensorFlow提供的tf.saved_model API来调用PB模型。下面是一段示例代码：```
import tensorflow as tf# 加载pb模型：
saved_model_dir = '/path/to/saved/model'
model = tf.saved_model.load(saved_model_dir)# 加载输入数据：
input_data = ...# 调用pb模型：
model_output = model(input_data)