Tensorflow:导入预训练模型（mobilenet、.pb、.ckpt）

Question

我一直在研究在tensorflow中导入一个预训练模型的检查点。 这样做的目的是为了检查它的结构，并将其用于图像 分类。在

具体来说，mobilenet模型found here。我找不到 从各种*.ckpt.*文件导入模型的合理方法，并使用 在一些论坛上我发现了一个Github用户StanislawAntol写的要点 目的是将上述文件转换成一个冻结的模型，ProtoBuf（.pb）文件。这个 要点是here

运行这个脚本会给我一堆.pb文件，我希望我可以使用这些文件 有。事实上，{a3}似乎回答了我的祈祷。在

我一直在尝试以下代码的变体，但没有用。任何物体 由tf.import_graph_def返回的似乎是None类型。在

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

model_filename = LOCATION_OF_PB_FILE

with gfile.FastGFile(model_filename,'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
g_in = tf.import_graph_def(graph_def, name='')

print(g_in)

我有什么遗漏吗？到.pb的整个转换是否错误？在

Answer 1

tf.import_graph_def不返回图形，它填充范围中的“默认图形”。有关返回值的详细信息，请参见documentation for ^{}。在

在您的例子中，您可以使用tf.get_default_graph()检查图形。例如：

with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(f.read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

g = tf.get_default_graph()
print(len(g.get_operations()))

请参阅documentation for ^{}以获取有关“默认图”概念和范围界定的更多详细信息。在

希望有帮助。在