GDAL调用模型转PB：处理无输出节点名问题

本文档主要介绍了如何在Windows平台上使用GDAL（Geospatial Data Abstraction Library），一个开源的用于空间数据读写的库，特别是针对不懂输出节点名的情况下如何简单地调用TensorFlow模型文件（ckpt）转换为pb文件。GDAL不仅可以处理栅格数据，还提供矢量数据的读写能力，并且广泛应用于各种GIS（地理信息系统）产品中，如ESRI的ArcGIS、Erdas2011等。 文章首先强调了GDAL的基础知识和官方资源的重要性，指出GDAL官网是获取准确信息的源头。作者计划通过一系列文章《GDAL源码剖析》来深入解析GDAL的结构和使用方法，解答诸如GDAL是什么、能做什么、如何使用、内部结构和算法原理等问题。 对于GDAL的使用，文档提供了Windows环境下的具体步骤，包括设置编译器属性，添加包含目录和库目录，以便在VS项目中集成GDAL。然而，值得注意的是，本文并未涉及TensorFlow模型文件的具体转换过程，而是聚焦于GDAL的基本集成和配置。 如果读者想了解将TensorFlow模型（.ckpt）转换为pb（protocol buffer）文件的方法，通常需要进行以下操作： 1. 导入已训练好的TensorFlow模型（.ckpt）文件到TensorFlow Serving或TensorFlow Graph Def。 2. 使用`tf.train.Saver()`保存模型为pb文件，通过指定要保存的变量名或输出节点（如果知道）。 3. 如果不知道输出节点名，可能需要查看TensorFlow模型的定义或使用`saved_model_cli`工具获取输出签名。 这篇文章为初学者提供了一个入门GDAL的基础框架，而要完成TensorFlow模型的转换，读者可能需要查阅TensorFlow官方文档或进一步搜索相关教程。