TensorFlow ckpt模型转pb文件步骤详解

"简单的编译-tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件的方法（不知道输出节点名）" 在TensorFlow框架中，模型训练完成后通常会保存为`.ckpt`（检查点）文件，这些文件包含了模型的权重和参数。然而，在部署模型到生产环境或进行推理时，更常见的是使用`.pb`（protobuf）文件，因为它们是静态的二进制文件，更容易被其他编程语言或服务使用。当不清楚输出节点名时，转换过程可能会有些复杂。以下是一种可能的转换方法： 1. **确定输出节点** 在不知道输出节点名的情况下，首先需要通过运行模型的计算图来识别你需要的输出节点。可以使用`tf.train.write_graph()`将模型的计算图导出为`.pbtxt`文件，然后使用文本编辑器或图形工具（如TensorBoard）查看并找到你需要的输出节点。 2. **使用`freeze_graph.py`脚本** TensorFlow提供了一个名为`freeze_graph.py`的脚本，用于将`.ckpt`模型文件转换为`.pb`文件。这个脚本可以冻结模型，即把变量转换为常量，同时合并图和变量。在命令行中，你需要指定输入的`.ckpt`文件、输入的检查点文件（`--input_checkpoint`）、输出的`.pb`文件路径（`--output_node_names`，这里需要提供输出节点的名字）以及`--output_graph`参数。 如果你不知道输出节点名，可以尝试运行模型的预测操作，并记录其返回的张量名字。例如，如果你有一个名为`my_model`的模型，你可以使用以下代码获取输出节点： ```python with tf.Session() as sess: output = sess.run(model.my_output_tensor) print(output.name) ``` 上述代码会打印出`my_output_tensor`的名称，然后在`freeze_graph.py`中使用这个名称。 3. **运行转换脚本** 假设你找到了输出节点名`output_node`，则在命令行中运行如下命令： ``` python tensorflow/python/tools/freeze_graph.py \ --input_graph=model.pbtxt \ --input_checkpoint=model.ckpt \ --output_graph=frozen_model.pb \ --output_node_names=output_node ``` 这个命令会将`.ckpt`模型文件转换成一个名为`frozen_model.pb`的`.pb`文件，其中所有变量已经被转换为常量。 4. **验证转换结果** 转换完成后，你可以使用`saved_model_cli`或`tf.saved_model.load`来加载新生成的`.pb`文件，确保模型能够正常工作并提供正确的预测。 请注意，这个过程可能会因TensorFlow版本和具体模型的不同而略有差异，但基本思路是相同的：确定输出节点、冻结模型并导出为`.pb`文件。在实际操作中，可能还需要根据实际情况调整一些参数，如添加`--input_meta_graph`参数来处理`.meta`文件等。