Slim生成的ckpt文件转PB文件
Posted 17岁boy想当攻城狮
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Slim生成的ckpt文件转PB文件相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
搭建Slim框架方法请参考这篇文章:搭建迁移训练Slim框架环境_17岁boy的博客-CSDN博客
生成PB文件
转换的方式也很简单,Slim自带了一个graph.py文件,文件存在于models/research/slim/export_inference_graph.py,这个文件可以生成对应包含神经网络算子布局的PB文件,但是没有包含神经元权重这些信息,仅仅包含对应神经网络的网格结构布局(layout),说白了就是生成一个包含神经网络的空壳结构文件,只是没有实际的训练出来的权重数据。
输入如下命令可以开始转换:
命令的参数这里就不介绍了,参数作用可以参考“前言”里的链接
python3.7 models/research/slim/export_inference_graph.py \\
--alsologtostderr \\
--dataset_name=flowers \\
--model_name=mobilenet_v1_025 \\
--image_size=96 \\
--use_grayscale=True \\
--output_file=./flowers_graph.pb
执行完成之后当前目录下会生成一个flowers_graph.pb的文件,这个文件里包含了神经网络的网格结构信息,但是缺少权重信息,所以我们还需要将刚刚生成的ckpt文件里的权重信息提取出来放入到pb文件里去。
这里我们需要Tensor Flow的模块,需要下载Tensor Flow
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
转换文件在:tensorflow/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py,这个文件专门用于将ckpt神经网络里的权重信息copy到pb文件中
输入如下命令开始copy,这一步也叫冻结权重
python3.7 tensorflow/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py \\
--input_graph=./flowers_graph.pb \\
--input_checkpoint=./train/model.ckpt-0 \\
--input_binar=true \\
--output_graph=flowers_frozen.pb \\
--output_node_names=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1
参数介绍:
参数 | 作用 |
--input_graph | graph pb文件路径,就是刚刚生成的pb文件 |
--input_checkpoint | 要导出的ckpt路径,这里文件名给到ckpt-0就可以了后面不用给,因为ckpt文件是多个文件存储不同的网格数据,所以给前半部分,后半部分由脚本自动去取 |
--input_binar | 以二进制格式导出,一定要以二进制格式导出,不然遇到了一些\\r\\0或者一些特殊转义符操作系统会自动编码,导致原数据不对 |
--output_graph | 合并后的pb文件路径 |
--output_node_names | 模型输出层节点名称,这个需要与神经网络有关,在训练时定义的,需要获取输出层里的loss函数相关算子以及输出结构,这一层其实就是你在训练时生成全连接层的那一个Layer名称 |
运行后报了个错:
ImportError: cannot import name 'py_checkpoint_reader' from 'tensorflow.python.training' (/home/yongde1x/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/__init__.py)
解决方案请参考我的这篇文章:ImportError: cannot import name ‘py_checkpoint_reader‘ from ‘tensorflow.pyth_17岁boy的博客-CSDN博客
然后在执行就生成了对应的frozen.pb文件
以上是关于Slim生成的ckpt文件转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