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tensorflow ckpt转为pb文件 tensorflow使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件的方法

yjl9122   2021-04-22 我要评论

废话少说直接上代码样例如下

import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
# 本来这个model本无需解释太多,但是这么多人不能耐下心来看,那么我简单的说一下吧
# network是你们自己定义的模型结构而已
# ps:
# def network(input):
# return tf.layers.max_pooling2d(input, 2, 2)
from model import network


os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' #设置GPU


model_path = "path to /model.ckpt-0000" #设置model的路径,因新版tensorflow会生成三个文件,只需写到数字前


def main():

 tf.reset_default_graph()

 input_node = tf.placeholder(tf.float32, shape=(228, 304, 3)) #这个是你送入网络的图片大小,如果你是其他的大小自行修改
 input_node = tf.expand_dims(input_node, 0)
 flow = network(input_node)
 flow = tf.cast(flow, tf.uint8, 'out') #设置输出类型以及输出的接口名字,为了之后的调用pb的时候使用

 saver = tf.train.Saver()
 with tf.Session() as sess:

  saver.restore(sess, model_path)

  #保存图
  tf.train.write_graph(sess.graph_def, 'output_model/pb_model', 'model.pb')
  #把图和参数结构一起
  freeze_graph.freeze_graph('output_model/pb_model/model.pb', '', False, model_path, 'out','save/restore_all', 'save/Const:0', 'output_model/pb_model/frozen_model.pb', False, "")

 print("done")

if __name__ == '__main__':
 main()

这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并;整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布。

官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/ 

这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:
有一点令我们为比较困惑的是,tensorflow在训练过程中,通常不会将权重数据保存的格式文件里(这里我理解是模型文件),反而是分开保存在一个叫checkpoint的检查点文件里,当初始化时,再通过模型文件里的变量Op节点来从checkoupoint文件读取数据并初始化变量。这种模型和权重数据分开保存的情况,使得发布产品时不是那么方便,所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。
freeze_graph.py是怎么做的呢?首行它先加载模型文件,再从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量,再将权重变量转换成权重 常量 (因为 常量 能随模型一起保存在同一个文件里),然后再通过指定的输出节点将没用于输出推理的Op节点从图中剥离掉,再重新保存到指定的文件里(用write_graphdef或Saver)

文件目录:tensorflow/python/tools/free_graph.py
测试文件:tensorflow/python/tools/free_graph_test.py 这个测试文件很有学习价值

参数:

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。

用法:

例:python tensorflow/python/tools/free_graph.py \
–input_graph=some_graph_def.pb \ 注意:这里的pb文件是用tf.train.write_graph方法保存的
–input_checkpoint=model.ckpt.1001 \ 注意:这里若是r12以上的版本,只需给.data-00000….前面的文件名,如:model.ckpt.1001.data-00000-of-00001,只需写model.ckpt.1001
–output_graph=/tmp/frozen_graph.pb
–output_node_names=softmax

另外,如果模型文件是.meta格式的,也就是说用saver.Save方法和checkpoint一起生成的元模型文件,free_graph.py不适用,但可以改造下:
1、copy free_graph.py为free_graph_meta.py
2、修改free_graph.py,导入meta_graph:from tensorflow.python.framework import meta_graph
3、将91行到97行换成:input_graph_def = meta_graph.read_meta_graph_file(input_graph).graph_def

这样改即可加载meta文件


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