Tensorflow 网络冻结

0. 网络冻结概念：

神经网络模型中存在大量的权重，这些参数在模型训练的过程中通过反向传播来不断更新，所参数使用的是变量。冻结网络就是将这些变量转换为常量。

Tensorflow的Checkpoint或者SavedModels格式均采用多文件的方式存储，包含了对推理无用的冗余信息。而我们推理时希望模型尽可能的简单。所以就希望冻结(freeze)模型。

Tensorflow提供了冻结脚本。可以把模型转换为冻结网络。

tensorflow/freeze_graph.py at master · tensorflow/tensorflow · GitHub

python3 freeze_graph.py --input_graph=some_graph_def.pb \--input_checkpoint=model.ckpt-8361242 \--output_graph=/tmp/frozen_graph.pb \--output_node_names=softmax

Tensorflow训练的模型可以保存为ckpt格式或SaveModel。其中SaveModel与语言无关。

SavedModel时，将创建一个SavedModel目录，由assets目录，variables目录，saved_model.pb组成。

assets: 用于存放无侧室的辅助信息。

variables:存放变量信息。

saved_model.pb：存放MaeGraphDef.

在Tensorflow2中，网咯冻结被弃用。但网络冻结的原理依然存在。

在OpenCV3中，加入了DNN模块，实现了一些基本的神经网络Layer。之后又加入readNetFrom....()来加载模型。但OpenCV不支持Tensorflow所推荐的SavedModel. 所以若要使用OpenCV DNN加载和推理，则模型首先要Freeze.

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