GDAL源码剖析：TensorFlow ckpt转pb方法解析

"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。