一，直接保存pb

1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。

这里稍稍解释下pb：是MetaGraph的protocol buffer格式的文件，MetaGraph包括计算图，数据流，以及相关的变量和输入输出

主要使用tf.SavedModelBuilder来完成这个工作，并且可以把多个计算图保存到一个pb文件中，如果有多个MetaGraph，那么只会保留第一个MetaGraph的版本号。

保持pb的文件代码：

import tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python.framework import graph_util pb_file_path = os.getcwd() with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: x = tf.placeholder(tf.int32, name='x') y = tf.placeholder(tf.int32, name='y') b = tf.Variable(1, name='b') xy = tf.multiply(x, y) # 这里的输出需要加上name属性 op = tf.add(xy, b, name='op_to_store') sess.run(tf.global_variables_initializer()) # convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个 constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store']) # 测试 OP feed_dict = {x: 10, y: 3} print(sess.run(op, feed_dict)) # 写入序列化的 PB 文件 with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) # 输出 # INFO:tensorflow:Froze 1 variables. # Converted 1 variables to const ops. # 31

其实主要是：

# convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个 constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store']) # 写入序列化的 PB 文件 with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString())

1.1 加载测试代码

from tensorflow.python.platform import gfile sess = tf.Session()with gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) sess.graph.as_default() tf.import_graph_def(graph_def, name='') # 导入计算图 # 需要有一个初始化的过程 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 需要先复原变量print(sess.run('b:0'))# 1 # 输入input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0') op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0') ret = sess.run(op, feed_dict={input_x: 5, input_y: 5})print(ret)# 输出 26

2，第二种就是采用上述的那API来进行保存

import tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python.framework import graph_util pb_file_path = os.getcwd() with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: x = tf.placeholder(tf.int32, name='x') y = tf.placeholder(tf.int32, name='y') b = tf.Variable(1, name='b') xy = tf.multiply(x, y) # 这里的输出需要加上name属性 op = tf.add(xy, b, name='op_to_store') sess.run(tf.global_variables_initializer()) # convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个 constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store']) # 测试 OP feed_dict = {x: 10, y: 3} print(sess.run(op, feed_dict)) # 写入序列化的 PB 文件 with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) # INFO:tensorflow:Froze 1 variables. # Converted 1 variables to const ops. # 31 # 官网有误，写成了 saved_model_builder builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(pb_file_path+'savemodel') # 构造模型保存的内容，指定要保存的 session，特定的 tag, # 输入输出信息字典，额外的信息 builder.add_meta_graph_and_variables(sess, ['cpu_server_1']) # 添加第二个 MetaGraphDef #with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:# ...# builder.add_meta_graph([tag_constants.SERVING])#... builder.save() # 保存 PB 模型

核心就是采用了：

# 官网有误，写成了 saved_model_builder builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(pb_file_path+'savemodel') # 构造模型保存的内容，指定要保存的 session，特定的 tag, # 输入输出信息字典，额外的信息 builder.add_meta_graph_and_variables(sess, ['cpu_server_1'])

2.1 对应的测试代码为：

with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: tf.saved_model.loader.load(sess, ['cpu_1'], pb_file_path+'savemodel') sess.run(tf.global_variables_initializer()) input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0') input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0') op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0') ret = sess.run(op, feed_dict={input_x: 5, input_y: 5}) print(ret)# 只需要指定要恢复模型的 session，模型的 tag，模型的保存路径即可,使用起来更加简单

这样和之前的导入pb模型一样，也是要知道tensor的name，那么如何在不知道tensor name的情况下使用呢，给add_meta_graph_and_variables方法传入第三个参数，signature_def_map即可。

二，从ckpt进行加载

使用tf.train.saver()保持模型的时候会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同文件存储，这种方法是在TensorFlow中最常用的保存方式：

import tensorflow as tf# 声明两个变量v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比 print("v2:", sess.run(v2)) saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件 print("Model saved in file:", saver_path)

checkpoint是检查点的文件，文件保存了一个目录下所有的模型文件列表

model.ckpt.meta文件保存了Tensorflow计算图的结果，可以理解为神经网络的网络结构，该文件可以被tf.train.import_meta_graph加载到当前默认的图来使用

ckpt.data是保存模型中每个变量的取值

方法一， tensorflow提供了convert_variables_to_constants()方法，改方法可以固化模型结构，将计算图中的变量取值以常量的形式保存

ckpt转换pb格式过程如下：

1，通过传入ckpt模型的路径得到模型的图和变量数据

2，通过import_meta_graph导入模型中的图

3，通过saver.restore从模型中恢复图中各个变量的数据

4，通过graph_util.convert_variables_to_constants将模型持久化

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_utilfrom tensorflow.pyton.platform import gfile def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_graph: PB模型保存路径 :return: ''' # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze" saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图 input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定 sess=sess, input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点 # for op in graph.get_operations(): # print(op.name, op.values())

函数freeze_graph中，最重要的就是指定输出节点的名称，这个节点名称是原模型存在的结点，注意节点名称与张量名称的区别：

如：“input:0”是张量的名称，而“input”表示的是节点的名称

源码中通过graph = tf.get_default_graph()获得默认图，这个图就是由saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)恢复的图，因此就必须执行tf.train.import_meta_graph，再执行tf.get_default_graph()

1.2 一个小工具

tensorflow打印pb模型的所有节点

from tensorflow.python.framework import tensor_utilfrom google.protobuf import text_format import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile from tensorflow.python.framework import tensor_util pb_path = './model.pb' with tf.Session() as sess: with gfile.FastGFile(pb_path,'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def,name='') for i,n in enumerate(graph_def.node): print("Name of the node -%s"%n.name)tensorflow打印ckpt的所有节点from tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path = './_checkpoint/hed.ckpt-130' reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()for key in var_to_shape_map: print("tensor_name:",key)

方法二，除了上述办法外还有一种是需要通过源码的，这样既可以得到输出节点，还可以自定义输入节点。

import tensorflow as tf def model(input): net = tf.layers.conv2d(input,filters=32,kernel_size=3) net = tf.layers.batch_normalization(net,fused=False) net = tf.layers.separable_conv2d(net,32,3) net = tf.layers.conv2d(net,filters=32,kernel_size=3,name='output') return net input_node = tf.placeholder(tf.float32,[1,480,480,3],name = 'image')output_node_names = 'head_neck_count/BiasAdd'ckpt = ckpt_path pb = pb_path with tf.Session() as sess: model1 = model(input_node) sess.run(tf.global_variables_initializer()) output_node_names = 'output/BiasAdd' input_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,input_graph_def,output_node_names.split(',')) with tf.gfile.GFile(pb,'wb') as f: f.write(output_graph_def.SerializeToString())

注意：

节点名称和张量名称区别

类似于output是节点名称

类似于output:0是张量名称

方法三，其实是方法一的延伸可以配合tensorflow自带的一些工具来进行完成

freeze_graph

总共有11个参数，一个个介绍下(必选： 表示必须有值；可选： 表示可以为空)：

1、input_graph：（必选）模型文件，可以是二进制的pb文件，或文本的meta文件，用input_binary来指定区分（见下面说明）

2、input_saver：（可选）Saver解析器。保存模型和权限时，Saver也可以自身序列化保存，以便在加载时应用合适的版本。主要用于版本不兼容时使用。可以为空，为空时用当前版本的Saver。

3、input_binary：（可选）配合input_graph用，为true时，input_graph为二进制，为false时，input_graph为文件。默认False

4、input_checkpoint：（必选）检查点数据文件。训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。

5、output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。

6、restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。升级版中已弃用。默认：save/restore_all

7、filename_tensor_name：（可选）已弃用。默认：save/Const:0

8、output_graph：（必选）用来保存整合后的模型输出文件。

9、clear_devices：（可选），默认True。指定是否清除训练时节点指定的运算设备（如cpu、gpu、tpu。cpu是默认）

10、initializer_nodes：（可选）默认空。权限加载后，可通过此参数来指定需要初始化的节点，用逗号分隔多个节点名字。

11、variable_names_blacklist：（可先）默认空。变量黑名单，用于指定不用恢复值的变量，用逗号分隔多个变量名字。

所以还是建议选择方法三

导出pb后的测试代码如下：下图是比较完成的测试代码与导出代码。

# -*-coding: utf-8 -*-""" @Project: tensorflow_models_nets @File : convert_pb.py @Author : panjq @E-mail : pan_jinquan@163.com @Date : 2018-08-29 17:46:50 @info : -通过传入 CKPT 模型的路径得到模型的图和变量数据 -通过 import_meta_graph 导入模型中的图 -通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据 -通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化""" import tensorflow as tffrom create_tf_record import *from tensorflow.python.framework import graph_util resize_height = 299 # 指定图片高度resize_width = 299 # 指定图片宽度depths = 3 def freeze_graph_test(pb_path, image_path): ''' :param pb_path:pb文件的路径 :param image_path:测试图片的路径 :return: ''' with tf.Graph().as_default(): output_graph_def = tf.GraphDef() with open(pb_path, "rb") as f: output_graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(output_graph_def, name="") with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 定义输入的张量名称,对应网络结构的输入张量 # input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数 input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0") input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0") input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0") # 定义输出的张量名称 output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0") # 读取测试图片 im=read_image(image_path,resize_height,resize_width,normalization=True) im=im[np.newaxis,:] # 测试读出来的模型是否正确，注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字，不是操作节点的名字 # out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:0':1.0,'is_training:0':False}) out=sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_image_tensor: im, input_keep_prob_tensor:1.0, input_is_training_tensor:False}) print("out:{}".format(out)) score = tf.nn.softmax(out, name='pre') class_id = tf.argmax(score, 1) print "pre class_id:{}".format(sess.run(class_id)) def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_graph: PB模型保存路径 :return: ''' # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze" saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定 sess=sess, input_graph_def=sess.graph_def,# 等于:sess.graph_def output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点 # for op in sess.graph.get_operations(): # print(op.name, op.values()) def freeze_graph2(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_graph: PB模型保存路径 :return: ''' # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze" saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图 input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定 sess=sess, input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点 # for op in graph.get_operations(): # print(op.name, op.values()) if __name__ == '__main__': # 输入ckpt模型路径 input_checkpoint='models/model.ckpt-10000' # 输出pb模型的路径 out_pb_path="models/pb/frozen_model.pb" # 调用freeze_graph将ckpt转为pb freeze_graph(input_checkpoint,out_pb_path) # 测试pb模型 image_path = 'test_image/animal.jpg' freeze_graph_test(pb_path=out_pb_path, image_path=image_path)

以上这篇浅谈tensorflow模型保存为pb的各种姿势就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。