如何加载保存为 .pb 的 keras 模型答案

【问题标题】：How to load a keras model saved as .pb如何加载保存为 .pb 的 keras 模型
【发布时间】：2020-07-29 05:32:30
【问题描述】：

我想加载一个我训练过的 keras 模型并将其保存为 .pb。
这是代码，

我正在使用 jupyter 笔记本。
模型成功保存为同一目录下的saved_model.pb。但是代码无法访问它。

任何人都可以看到它，我如何访问保存在 .pb 扩展名中的这个 keras 模型。
我在其他几个地方检查了解决方案，但没有运气。

模型保存在 model/saved_model.pb。
我已取出 .pb 文件并将其放在我的代码文件所在的同一目录中。

【问题讨论】：

您使用名称model 保存它并使用名称saved_model.pb 加载它。也许，这就是问题所在？
不完全是，它实际上保存在模型文件夹中... model > saved_model.pb 所以我从那里取出pb文件并将其粘贴到我的代码文件所在的同一目录中。跨度>
我正在关注的书使用model.save("my_keras_model.h5") 将模型命名保存为my_keras_model.h5。然后，它是这样加载的：keras.models.load_model("my_keras_model.h5")
是的，keras模型可以保存为h5。我正在试验它是否可以保存在 .pb 扩展名下并且可以使用。令我惊讶的是，它已保存但无法加载。

标签： python tensorflow machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

函数tf.keras.models.load_model 将SavedModel 加载到tf.keras 模型中。该函数的参数是保存模型的路径。

所以试试model = tf.keras.models.load_model('model')

【讨论】：

哦，好的，现在如何访问模型，我的意思是，如果我输入 model.summary()，它什么也没有显示。
如果你用tf.keras.models.load_model('model')加载模型然后运行model.summary()呢？

【解决方案2】：

您应该加载所有模型文件夹而不是加载 .pb 文件。如果您将模型保存到 './_models/vgg50_finetune'（我在项目中使用了此路径），您将获得包含两个 .pb 文件（keras_metadata.pb 和 saved_model.pb）和两个子文件夹（资产和变量）的文件夹 vgg50_finetune。您唯一应该做的就是使用以下代码： model = tf.keras.models.load_model('./_models/vgg50_finetune') 您既可以训练模型，也可以将其用于预测。

【讨论】：