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?