Tensorflow模型转PB：数据指标计算与GDALGridDataMetricsOptions详解

本文档主要介绍了如何在TensorFlow模型文件(ckpt)转换为pb文件的过程中处理数据指标计算，特别是在GDAL库中的应用。GDAL，全称为Geospatial Data Abstraction Library，是一个开源的地理空间数据访问库，用于处理栅格和矢量数据，以及提供数据转换和处理功能。在这个上下文中，GDAL的核心组件GDALGridDataMetricsOptions被用来控制数据的分析，包括： 1. 数据最小值计算：GDAL计算搜索椭圆内的最小值，如果找不到点，则返回NODATA值。计算公式为：\( Z = \min(21n, Z_1, Z_2, ..., Z_n) \)，其中Z表示结果值，\( Z_i \)是第i个点的值，n是在搜索椭圆中的点数量。 2. 数据最大值计算：类似地，GDAL寻找椭圆内的最大值，无点时返回NODATA值，计算公式为：\( Z = \max(21n, Z_1, Z_2, ..., Z_n) \)。 值得注意的是，本文档的作者计划发布一系列关于GDAL源码剖析的文章，旨在系统地介绍GDAL库的内部结构、使用方法和算法原理，特别是针对Windows平台。虽然文档起始于TensorFlow模型文件的转换，但实际上重点在于GDAL库的实用性和其在数据处理中的作用。GDAL不仅支持多种数据格式，还能与诸如ESRI ArcGIS、Erdas2011、Google Earth等知名GIS软件集成，提供强大的数据操作能力。 对于想要深入理解GDAL的人来说，该系列文章将有助于解答关于GDAL的基本问题，如它的功能、使用方法和内部结构。同时，作者也鼓励读者在阅读过程中提出疑问并参与讨论，共同提高对该库的认识。