将TensorFlow模型网络导出为单个文件的方法

将TensorFlow模型网络导出为单个文件的方法

在TensorFlow中，默认情况下`tf.train.write_graph()`仅导出网络定义（GraphDef），而`tf.train.Saver().save()`则导出图结构与权重变量。这导致网络架构与权重是分离的。为了将包含常量值的网络定义与变量值合并，我们需要将变量转换为常量，从而生成一个包含完整架构与权重的单一文件。

1. 导出包含权重的网络文件

首先，我们需要构建一个简单的网络，将变量转换为常量，并将其写入文件。以下是完整的代码示例：

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)

2. 加载并验证模型

导出完成后，我们可以从文件中读取图定义，并加载模型进行验证。代码如下：

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))

3. 处理带有输入占位符的模型

如果模型包含输入占位符（placeholder），导出时同样需要将其转换为常量。以下是一个包含输入占位符的模型导出示例：

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)

4. 加载模型并使用自定义输入进行推理

在加载包含占位符的模型时，可以通过`input_map`参数替换输入占位符，从而使用自定义数据进行推理。以下是具体代码：

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))

此外，还可以使用新的占位符替换原有输入，实现更灵活的推理：

import tensorflow as tf

new_input = tf.placeholder(tf.float32, shape=())

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':new_input}, return_elements=['out:0'], name='a') 
    print(sess.run(output, feed_dict={new_input:4}))

5. 处理文本格式的模型文件

如果导出的模型文件是文本格式（`as_text=True`），加载时需要使用不同的方法。以下是处理文本格式模型文件的代码：

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))

以上就是将TensorFlow模型网络导出为单个文件的详细内容，更多关于TensorFlow模型导出的资料请关注本站其它相关文章！