tensorflow框架.ckpt .pb模型节点tensor_name打印及ckpt模型转.pb模型

转换模型首先要知道的是从哪个节点输出，如果没有源代码是很难清楚节点信息。

获取ckpt模型的节点名称

import os
from tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path = os.path.join('./ade20k', "model.ckpt-27150")
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)# print(reader.get_tensor(key)) #相应的值

获取pb模型的节点名称

import tensorflow as tf
import osmodel_dir = './'
model_name = 'model.pb'def create_graph():with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(model_dir, model_name), 'rb') as f:graph_def = tf.GraphDef()graph_def.ParseFromString(f.read())tf.import_graph_def(graph_def, name='')create_graph()
tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
for tensor_name in tensor_name_list:print(tensor_name,'\n')

ckpt转换为pb模型

from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp
import tensorflow as tfsaver = tf.train.import_meta_graph("./ade20k/model.ckpt-27150.meta", clear_devices=True)#【敲黑板！】这里就是填写输出节点名称惹
output_nodes = ["xxx"] with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:input_graph_def = sess.graph.as_graph_def()saver.restore(sess, "./ade20k/model.ckpt-27150")output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,input_graph_def,output_nodes)with open("frozen_model.pb", "wb") as f:f.write(output_graph_def.SerializeToString())

[new version] ckpt to pb

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_utilcheckpoint = "model.ckpt-xxx"
graph_file = "xxx.pb"def return_ops(candidate):ops = []if isinstance(candidate, (list, tuple)):for x in candidate:ops += return_ops(x)else:ops.append(candidate.op)return opsdef dump_graph():with tf.Graph().as_default():inputs = setup_input(dtype=tf.float32,shape=[None, 224, 224, 3],name='graph_input')outputs = model_inference(inputs, 1000)model_info = gen_info(inputs, outputs)print(model_info)saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())dest_node = return_ops(outputs)with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, checkpoint)cur_graphdef = sess.graph.as_graph_def()output_graphdef = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, cur_graphdef, [n.name for n in dest_node])with tf.gfile.GFile(graph_file, 'wb') as gf:gf.write(output_graphdef.SerializeToString())with open(graph_file + '.info', 'w') as info_f:info_f.write(model_info)def setup_input(dtype, shape, name=None):p_node = tf.Placeholder(dtype=dtype, shape=shape, name=name)return p_nodedef gen_info(inp, o):info_text = '[input tensor]: {0}\n[input shape]: {1}\n'.format(inp.name, inp.get_shape())print("outp", o)info_text += '[output tensor]: {0}\n[output shape]: {1}\n'.format(o.name, o.get_shape())return info_textdef model_inference(images, num_classes):with tf.variable_scope('xxx'):logits = tf.xxxreturn logitsif __name__ == "__main__":dump_graph()print('dump finish!')

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tensorflow框架.ckpt .pb模型节点tensor_name打印及ckpt模型转.pb模型

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获取pb模型的节点名称

ckpt转换为pb模型

[new version] ckpt to pb

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