h5模型转化为pb模型，代码及排坑

我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型，但是训练的代码是用keras写的，所以生成keras特定的h5模型，所以用到了h5_to_pb.py函数。
附上h5_to_pb.py（python3）

#*-coding:utf-8-*"""
将keras的.h5的模型文件，转换成TensorFlow的pb文件
"""
# ==========================================================from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import os.path as osp
import os
from keras import backend
#from keras.models import Sequentialdef h5_to_pb(h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="output_", log_tensorboard=True):""".h5模型文件转换成pb模型文件Argument:h5_model: str.h5模型文件output_dir: strpb模型文件保存路径model_name: strpb模型文件名称out_prefix: str根据训练，需要修改log_tensorboard: bool是否生成日志文件Return:pb模型文件"""if os.path.exists(output_dir) == False:os.mkdir(output_dir)out_nodes = []for i in range(len(h5_model.outputs)):out_nodes.append(out_prefix + str(i + 1))tf.identity(h5_model.output[i], out_prefix + str(i + 1))sess = backend.get_session()from tensorflow.python.framework import graph_util, graph_io# 写入pb模型文件init_graph = sess.graph.as_graph_def()main_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, init_graph, out_nodes)graph_io.write_graph(main_graph, output_dir, name=model_name, as_text=False)# 输出日志文件if log_tensorboard:from tensorflow.python.tools import import_pb_to_tensorboardimport_pb_to_tensorboard.import_to_tensorboard(os.path.join(output_dir, model_name), output_dir)if __name__ == '__main__':#  .h模型文件路径参数input_path = 'D:/CSP'weight_file = 'xingren.h5'weight_file_path = os.path.join(input_path, weight_file)output_graph_name = weight_file[:-3] + '.pb'#  pb模型文件输出输出路径output_dir = osp.join(os.getcwd(),"trans_model")#model.save(xingren.h5)#  加载模型#h5_model = Sequential()h5_model = load_model(weight_file_path)#h5_model.save(weight_file_path)#h5_model.save('xingren.h5')h5_to_pb(h5_model, output_dir=output_dir, model_name=output_graph_name)print ('Finished')

在运行的时候遇到了下面问题：

原因：我们训练模型的时候用save_weights函数保存模型，但是这个函数只保存了权重文件，并没有又保存模型的参数。要把save_weights改为save。

下边是两个函数介绍：
save()保存的模型结果，它既保持了模型的图结构，又保存了模型的参数。
save_weights()保存的模型结果，它只保存了模型的参数，但并没有保存模型的图结构

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