本教程详细介绍了如何在TensorFlow 2.0环境中训练机器学习模型，并将其转换为兼容TF1.x的pb格式，便于部署和使用。
在升级到TensorFlow 2.0后，将训练的模型转换为1.x版本的.pb格式文件是一个常见的需求，尤其是在一些依赖旧版API的应用中。然而，由于TF 2.0引入了大量变化（如检查点不再包含.meta信息），直接使用ckpt转pb的方法变得不可行。在这种情况下，一种可行方案是利用TensorFlow 2.0模型保存为.h5格式，并在1.x环境中重新构建并冻结该模型。
要满足以下条件：
1. 获得网络结构定义源码：确保你有定义模型的Python代码，且所有操作都是通过`tf.keras`完成的。
2. 模型被保存为.h5文件并在TensorFlow 2.0中只保存了权重（即使用`model.save_weights()`进行保存）。
3. 在1.x环境下处理由TF 2.0生成的权重。
转换过程分为以下步骤：
1. 导入所需库：在TensorFlow 1.x环境中，导入必要的库如`tensorflow`和自定义模型定义文件。例如：
```python
import tensorflow as tf
from nets.efficientNet import * # 假设这是你的模型定义
```
2. 设置环境变量：确保不使用GPU，并将学习阶段设置为0。
```python
os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = -1
tf.keras.backend.set_learning_phase(0)
```
3. 定义模型结构，基于TF 2.0中的模型定义创建相同结构的模型：
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3), name=modelInput)
outputs = yourModel(inputs, training=False) # 假设yourModel为自定义函数或类
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
4. 加载权重：从TF 2.0保存的.h5文件加载模型权重。
```python
model.load_weights(save_weights.h5)
```
5. 冻结模型，使用`freeze_session()`函数将变量转换为常量：
```python
def freeze_session(session, keep_var_names=None, output_names=None, clear_devices=True):
# ...（具体的冻结代码）
# 调用该函数并提供必要参数
frozen_graph = freeze_session(tf.keras.backend.get_session(),
output_names=[output.op.name for output in model.outputs])
```
6. 导出.pb文件：
```python
from tensorflow.python.framework import graph_io
graph_io.write_graph(frozen_graph, ., frozen_model.pb, as_text=False)
```
以上步骤确保了在TensorFlow 1.x环境中成功地将TF 2.0训练的模型转换为.pb格式。关键是保持结构一致性，并正确处理权重加载和模型冻结过程。
5星
