GDAL源码剖析：从ckpt到pb转换及UTM投影坐标系统定义

"这篇文章主要介绍了如何将TensorFlow模型文件(ckpt)转换为.pb文件，特别是当不知道输出节点名时的操作方法。同时，文章也涉及到了地理信息系统(GIS)中的GDAL库，包括GDAL源码剖析和GDAL、OGR库的功能与用途，以及如何定义投影坐标系统，如UTM投影。" 在TensorFlow中，模型通常被保存为ckpt文件，这是一种检查点格式，用于存储训练过程中的权重和变量。然而，为了在其他环境中部署模型或进行推理，我们可能需要将模型转换为更轻量级的.pb文件。当不知道输出节点名时，转换过程可能较为复杂。以下是转换的步骤概述： 1. 首先，你需要加载模型的检查点文件，这可以通过`tf.train.import_meta_graph()`函数完成，它会加载模型的结构信息，但不包含权重。 2. 使用`tf.train.Saver()`恢复模型的权重。通过调用`saver.restore()`方法，你可以将检查点中的权重加载到模型中。 3. 接下来，你需要确定模型的输出节点。如果不知道输出节点名，可以运行模型的图来获取输出节点的名称。这可以通过`tf.get_default_graph().as_graph_def()`和`tf.graph_util.convert_variables_to_constants()`实现，后者会冻结图并提供输出节点的名称。 4. 最后，使用`tf.graph_util.convert_variables_to_constants()`将模型转换为常量，并导出为.pb文件。这个函数接受模型图、初始节点（通常是输入节点）和最终节点（输出节点）作为参数，然后创建一个新的图，其中所有的变量都被替换为常量，并保存为.pb格式。 在GIS领域，GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个广泛使用的开源库，用于处理栅格和矢量数据。GDAL提供了对多种空间数据格式的支持，并且具有丰富的API，使得开发人员能够轻松地读取、写入和转换空间数据。OGR是GDAL的一部分，专门处理矢量数据。在定义投影坐标系统时，GDAL中的`OGRSpatialReference`类扮演着关键角色。例如，创建一个UTM第17带的投影坐标系统，需要依次设置投影坐标系统名称、地理坐标系统（如WGS84）以及UTM带号。 通过`oSRS.SetProjCS()`、`oSRS.SetWellKnownGeogCS()`和`oSRS.SetUTM()`，我们可以构建出一个完整的投影坐标系统定义。这个定义可以用Well-Known Text (WKT)格式表示，便于存储和传递。WKT是一种文本标记语言，用于描述地理空间参考系统。 GDAL不仅提供数据转换功能，还包含了多种空间分析算法，使得开发者能够在不同格式之间无缝操作空间数据。而OGR则扩展了GDAL的功能，使其能够处理地理矢量数据，如点、线、多边形等。这些库在GIS软件开发中不可或缺，被广泛应用于各种GIS应用和平台，如ArcGIS、Erdas和GRASS GIS等。