本篇文章主要介绍了将TensorFlow的网络导出为单个文件的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
有时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件（同时包含模型架构定义与权重），方便在其他地方使用（如在c++中部署网络）。利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义（没有权重），而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的，因此需要采用别的方法。
我们知道，graph_def文件中没有包含网络中的Variable值（通常情况存储了权重），但是却包含了constant值，所以如果我们能把Variable转换为constant，即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标。
我们可以采用以下方式冻结权重并保存网络：
import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants # 构造网络 a = tf.Variable([[3],[4]], dtype=tf.float32, name='a') b = tf.Variable(4, dtype=tf.float32, name='b') # 一定要给输出tensor取一个名字！！ output = tf.add(a, b, name='out') # 转换Variable为constant，并将网络写入到文件 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 这里需要填入输出tensor的名字 graph = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["out"]) tf.train.write_graph(graph, '.', 'graph.pb', as_text=False)
当恢复网络时，可以使用如下方式：
import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./graph.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) output = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=['out:0']) print(sess.run(output))
输出结果为:
[array([[ 7.],
[ 8.]], dtype=float32)]
可以看到之前的权重确实保存了下来!!
问题来了，我们的网络需要能有一个输入自定义数据的接口啊！不然这玩意有什么用。。别急，当然有办法。
import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants a = tf.Variable([[3],[4]], dtype=tf.float32, name='a') b = tf.Variable(4, dtype=tf.float32, name='b') input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, name='input') output = tf.add((a+b), input_tensor, name='out') with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) graph = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["out"]) tf.train.write_graph(graph, '.', 'graph.pb', as_text=False)
用上述代码重新保存网络至graph.pb，这次我们有了一个输入placeholder，下面来看看怎么恢复网络并输入自定义数据。
import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./graph.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) output = tf.import_graph_def(graph_def, input_map={'input:0':4.}, return_elements=['out:0'], name='a') print(sess.run(output))
输出结果为：
[array([[ 11.],
[ 12.]], dtype=float32)]
可以看到结果没有问题，当然在input_map那里可以替换为新的自定义的placeholder，如下所示：
import tensorflow as tf new_input = tf.placeholder(tf.float32, shape=()) with tf.Session() as <p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码网</p>sess: with open('./graph.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) output = tf.import_graph_def(graph_def, input_map={'input:0':new_input}, return_elements=['out:0'], name='a') print(sess.run(output, feed_dict={new_input:4}))
看看输出，同样没有问题。
[array([[ 11.],
[ 12.]], dtype=float32)]
另外需要说明的一点是，在利用tf.train.write_graph写网络架构的时候，如果令as_text=True了，则在导入网络的时候，需要做一点小修改。
import tensorflow as tf from google.protobuf import text_format with tf.Session() as sess: # 不使用'rb'模式 with open('./graph.pb', 'r') as f: graph_def = tf.GraphDef() # 不使用graph_def.ParseFromString(f.read()) text_format.Merge(f.read(), graph_def) output = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=['out:0']) print(sess.run(output))
参考资料
Is there an example on how to generate protobuf files holding trained Tensorflow graphs
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