python tensorflow将numpy dict文件转成pb文件

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def export_saved_model(network, sess, args):
    model_signature = saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
        inputs={
            "image_data": saved_model.utils.build_tensor_info(network.input_image),
            "image_info": saved_model.utils.build_tensor_info(network.input_image_info)
        },
        outputs={
            "cls_prob": saved_model.utils.build_tensor_info(network.net[0]),
            "bbox_pred": saved_model.utils.build_tensor_info(network.net[1]),
            "rois": saved_model.utils.build_tensor_info(network.net[2])
        },
        method_name=saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
    )
    export_path = os.path.join(compat.as_bytes(args.saved_model_dir),
                               compat.as_bytes(args.saved_model_version))
    legacy_init_op = tf.group(tf.tables_initializer(), name='legacy_init_op')
    builder = saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess, [saved_model.tag_constants.SERVING],
        clear_devices=True,
        signature_def_map={
            saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
                model_signature,
        },
        legacy_init_op=legacy_init_op
    )
    builder.save()

以上是关于python tensorflow将numpy dict文件转成pb文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何将 numpy 数组转换为标准 TensorFlow 格式?

将 .npy(numpy 文件)输入 tensorflow 数据管道

Tensorflow - ValueError:无法将 NumPy 数组转换为张量(不支持的对象类型浮点数)

python tensorflow将numpy dict文件转成pb文件

Tensorflow TypeError:无法将'numpy.int64'对象隐式转换为str

如何将 numpy Array 转换为 tensorflow 可以分类的数据类型?