GDAL源码剖析:TensorFlow ckpt转pb方法解析
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更新于2024-08-10
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"这篇资源主要介绍了如何将TensorFlow模型文件(ckpt)转换成.pb文件,同时探讨了GDAL库在创建文件时的两种方法:CreateCopy和动态创建。"
在TensorFlow框架中,模型通常会被保存为`.ckpt`格式,这种格式存储了模型训练过程中的权重和变量。然而,在某些应用场景下,如部署或移动设备上,可能需要将模型转换为更轻量级的`.pb`文件。`.pb`文件(Protocol Buffers)是经过序列化的计算图,包含了模型的结构和权重,便于高效地加载和执行。
转换`.ckpt`到`.pb`文件通常涉及以下步骤:
1. **构建计算图**:首先,需要定义或加载模型的计算图结构。这可以通过重新创建模型的`tf.Graph()`,或者使用`tf.train.import_meta_graph()`导入`.ckpt.meta`文件来完成。
2. **恢复权重**:使用`tf.train.Saver()`从`.ckpt`文件中恢复模型的权重。这一步会将`.ckpt`文件中的变量值映射回计算图中的相应节点。
3. **冻结计算图**:通过`tf.graph_util.convert_variables_to_constants()`函数,将变量转换为常量。这一步将计算图中的所有变量节点替换为它们在当前状态的值,使得生成的`.pb`文件不再需要变量的恢复过程。
4. **导出`.pb`文件**:最后,使用`tf.graph_util.export_graph_def()`或`tf.io.write_graph()`将冻结后的计算图保存为`.pb`文件。
在GDAL库中,文件的创建有两种策略:
1. **CreateCopy方法**:这是直接复制源图像信息到新文件的过程。`GDALDriver::CreateCopy()`函数用于此目的。优点是它能保留源图像的大部分元数据,如颜色表、参照系等。但缺点是无法自定义像元数据,比如最小值/最大值、缩放因子、描述信息和地面控制点(GCPs)。
2. **动态创建文件**:这种方法允许从头开始创建一个空文件,然后逐步添加信息。通过`Create()`函数和一系列设置函数,可以更灵活地控制新文件的内容。这种方法适用于只知道部分信息的情况,或者需要在后期填充信息的场景。
在使用`CreateCopy`时,需要注意`bStrict`参数。如果设为`FALSE`,驱动程序会尝试适应不完全匹配的格式。此外,还可以实现进度提示回调函数,以便在复制过程中监控进度。
GDAL源码剖析系列文章旨在深入理解GDAL库的内部结构和工作原理,包括文件目录结构、文件创建方法、GDAL的功能以及其在GIS领域的应用。GDAL是一个强大的开源库,用于处理空间数据(栅格和矢量),被广泛应用于各种GIS软件。该库提供了对多种文件格式的支持,并且包含了一系列的命令行工具进行数据转换和处理。其核心功能是读写栅格数据,并提供了一种抽象数据模型来兼容多种格式。OGR是其矢量数据处理的分支。通过了解GDAL,开发者可以更好地利用这个工具进行空间数据的处理和分析。
2020-09-17 上传
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史东来
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