如何使用Tensorflow.pb文件

Question

我有一个Tensorflow文件AlexNet.pb。我正在尝试加载它，然后对我拥有的图像进行分类。我找不到加载它然后对图像进行分类的方法。

似乎没有人有加载和运行.pb文件的简单示例。

Answer 1

这取决于protobuf文件的创建方式。

如果.pb文件是的结果

# Create a builder to export the model
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("export")
# Tag the model in order to be capable of restoring it specifying the tag set
builder.add_meta_graph_and_variables(sess, ["tag"])
builder.save()

您必须知道该模型是如何被标记的，并使用tf.saved_model.loader.load方法将保存的图形加载到当前的空图形中。

如果模型被冻结，则必须手动在内存中加载二进制文件：

with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
graph = tf.get_default_graph()
tf.import_graph_def(graph_def, name="prefix")

在这两种情况下，您都必须知道输入张量的名称和要执行的节点的名称：

例如，如果您的输入张量是一个名为batch_的占位符，而您要执行的节点是名为dense/BiasAdd:0的节点，则必须

batch = graph.get_tensor_by_name('batch:0')
prediction = restored_graph.get_tensor_by_name('dense/BiasAdd:0')
values = sess.run(prediction, feed_dict={
batch: your_input_batch,
})

Answer 2

您可以使用opencv加载.pb模型，例如

net = cv2.dnn.readNet("model.pb")

确保您使用的是特定版本的opencv-opencv 3.4.2或opencv 4