如何将在 tensorflow 2 中训练的模型转换为 tensorflow 1 冻结图答案

【问题标题】：How can I convert a model trained in tensorflow 2 to a tensorflow 1 frozen graph如何将在 tensorflow 2 中训练的模型转换为 tensorflow 1 冻结图
【发布时间】：2021-01-01 12:45:27
【问题描述】：

我想使用 tensorflow 2 训练模型，但之后我需要使用仅与 tensorflow 1 兼容的转换器。是否有可能，如果可以，我如何将使用 tensorflow 2 训练的模型转换为 tensorflow 1 种格式？

【问题讨论】：

您好，欢迎来到 Stack Overflow！您能否提供一些正在创建的基本 TensorFlow 2 模型的示例代码，以及一些系统来检查导出的模型是否与 TensorFlow 1 兼容？这可能更容易弄清楚如何将两者联系起来
我正在使用 github.com/tensorflow/models 微调 TF2 模型动物园中的模型。 SSD MobileNet v2 320x320 from github.com/tensorflow/models/blob/master/research/… 为了微调我正在使用的模型模型/research/object_detection/model_main_tf2.py python object_detection/model_main_tf2.py --alsologtostderr --model_dir=../tf2_model_test/ --pipeline_config_path=~/ssd_mobilenet_v2_320x320_coco17_tpu-8/pipeline.config 我相信我所需要的只是转换的输出可用于 TF1。

标签： python tensorflow tensorflow2

【解决方案1】：

如果没有方法可以将您的 TF2 模型可靠地转换为 TF1，您始终可以保存经过训练的参数（权重、偏差）并稍后使用它们来启动您的 TF1 图。我以前这样做是为了其他目的。可以按如下方式保存：

weights = []
for layer in model.layers:

    w = layer.get_weights()
    if len(w)>0:
      print(layer.name)
      weights.append(w)


with open('mnist_weights.pkl', 'wb') as f:
  pickle.dump(weights, f)

w[0]=weights 和 w[1]=biases 每一层的位置

【讨论】：