002. ckpt模型轉pb模型，只轉出一個type爲const的tensor的原因記錄

1. 新版tensorflow在訓練過程中保存模型爲ckpt格式時會產生四個文件，分別是：

2. 如果需要把ckpt文件用於測試代碼，建議固化模型參數，即轉換爲pb模型。

轉換代碼網上都有，隨便找了個可用的，如下：

def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
    '''
    :param input_checkpoint:
    :param output_graph: PB模型保存路徑
    :return:
    '''
    # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #檢查目錄下ckpt文件狀態是否可用
    # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路徑
 
    # 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
    output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
    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 graph." % len(output_graph_def.node)) #得到當前圖有幾個操作節點
 
        # for op in graph.get_operations():
        #     print(op.name, op.values())

一開始轉換的時候出現了轉換出pb模型內只有一個tensor節點，經排查原因爲代碼段內的

output_node_names

沒有設置正確，因此轉換代碼無法讀到.meta文件的整個模型流程。

3. 總結：整個代碼的核心就是要找準輸出節點，建議可用tensorboard或者netron來查看模型的graph。