TensorFlow 2.0模型转PB:兼容tf1.x的转换教程
在TensorFlow 2.0模式下训练的模型需要转换为兼容TensorFlow 1.x版本的pb(protobuf)模型,这对于那些希望在不同版本环境中使用模型的开发者来说是一个常见的需求。当从TensorFlow 2.0迁移到1.x时,需要注意以下关键点: 1. **迁移前提条件**: - 需要获取模型的网络结构定义源码,因为模型必须是基于`tf.keras` API创建的,避免使用`tf.nn`等TensorFlow原生操作符。 - 保存的模型应该是`.h5`格式,且仅包含权重(weights),这是通过`model.save_weights()`方式保存的。 2. **在TensorFlow 1.x环境中的转换步骤**: - 设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量,以确保在没有GPU的情况下运行(如:`os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'`)。 - 如果模型中有Dropout或BatchNormalization层,建议设置`tf.keras.backend.set_learning_phase(0)`,以确保模型在推断模式下工作,但作者提到这个步骤对于他们的测试来说并非必需。 3. **定义模型**: - 在1.x环境中重新定义与TensorFlow 2.0完全相同的模型结构。这包括输入层、模型的主体部分以及输出。 - 使用加载的权重(`model.load_weights('save_weights.h5')`)来初始化模型状态。 4. **冻结模型**: - 使用`freeze_session`函数将模型转换为固定的计算图,这通常用于生成pb模型。`freeze_session`函数接受一个会话对象(session)、可保留的变量名列表(keep_var_names)、输出名称列表(output_names)以及是否清除无关变量的选项。 5. **生成pb模型**: - 通过`tf.train.write_graph`或`tf.saved_model.Builder`将冻结的模型转换为pb格式,这将保存模型的计算图结构和权重数据,使得在不同版本的TensorFlow环境中都能加载并执行。 总结来说,从TensorFlow 2.0模型转换为1.x版本的pb模型涉及模型结构的重构、权重加载和图冻结过程。关键在于确保模型在两个版本间保持一致,并正确处理可能存在的库差异。通过遵循这些步骤,开发者可以成功地将TensorFlow 2.0训练的模型迁移到TensorFlow 1.x的部署环境中。
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