Tensorflow：导入预训练模型（mobilenet、.pb、.ckpt）

Question

我一直在研究在 tensorflow 中导入预训练模型的检查点。 这样做的目的是让我可以检查它的结构，并将其用于图像 分类。

具体来说，mobilenet 型号found here。我找不到任何 从各种 *.ckpt.* 文件导入模型的合理方法，并使用 一些论坛嗅探我发现了 Github 用户 StanislawAntol 写的一个要点 据称将所述文件转换为冻结模型 ProtoBuf (.pb) 文件。这 要点是here

运行脚本给了我一堆 .pb 文件，我希望我能工作 和。确实，this SO question 似乎回应了我的祈祷。

我一直在尝试以下代码的变体，但无济于事。任何物体 由tf.import_graph_def 返回，似乎是无类型。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

model_filename = LOCATION_OF_PB_FILE

with gfile.FastGFile(model_filename,'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
g_in = tf.import_graph_def(graph_def, name='')

print(g_in)

这里有什么我遗漏的吗？整个转换为 .pb 是否错误？

Answer 1

tf.import_graph_def 不返回图表，它填充范围内的“默认图表”。有关返回值的详细信息，请参阅documentation for tf.import_graph_def。

在您的情况下，您可以使用tf.get_default_graph() 检查图表。例如：

with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(f.read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

g = tf.get_default_graph()
print(len(g.get_operations()))

请参阅documentation for tf.Graph，了解有关“默认图”概念和范围的更多详细信息。

希望对您有所帮助。