1、ckpt
2、pd
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路徑
:return:
'''
# 指定輸出的節點名稱,該節點名稱必須是原模型中存在的節點
# 直接用最後輸出的節點，可以在tensorboard中查找到，tensorboard只能在linux中使用
output_node_names = "score/output"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph() # 獲得默認的圖
input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一個序列化的圖代表當前的圖
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢復圖並得到數據
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，將變量值固定
sess=sess,
input_graph_def=input_graph_def,# 等於:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多個輸出節點，以逗號隔開
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化輸出
print("%d ops in the final