tensorflow加载pb模型

要加载 TensorFlow 的 protobuf 文件（.pb 文件），需要使用 TensorFlow 的 `tf.GraphDef` 类。下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

GRAPH_PB_PATH = '/path/to/protobuf/file.pb'

with tf.gfile.GFile(GRAPH_PB_PATH, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# Now you can use the graph object to make predictions
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # Use sess.run() to make predictions

在这个例子中，我们首先使用 `tf.gfile.GFile` 打开 protobuf 文件，然后使用 `tf.GraphDef` 类解析 protobuf 文件内容。接下来，我们创建一个新的 TensorFlow 图，导入 protobuf 文件定义的计算图，并使用 `tf.Session` 对象进行预测。

请注意，这样加载的模型是只读的，不能进行训练。如果你需要进行训练，你需要加载 TensorFlow checkpoint 文件（.ckpt 文件）而不是 protobuf 文件。