本文章介绍了如何利用TensorFlow框架将模型存储格式ckpt转化为便于部署和分享的pb文件的具体步骤与方法。
在TensorFlow中保存模型通常使用`tf.train.Saver()`类来完成。当通过这种方式保存模型时，它会生成多个文件：`.ckpt`数据文件、`.ckpt.meta`元数据文件以及`.checkpoint`记录文件。这些不同的文件分别存储了计算图的结构和权重值。
对于某些应用场景，如在移动设备上部署模型时，将模型转换为单一的`.pb`(protobuf) 文件非常有用。这使得整个模型可以作为一个整体进行加载，并且更便于跨平台使用。
为了实现这种转换，需要遵循以下步骤：
1. **导入计算图结构**：通过`tf.train.import_meta_graph()`函数加载`.ckpt.meta`文件来恢复模型的计算图结构。
```python
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + .meta, clear_devices=True)
```
2. **恢复权重值**：创建一个会话并使用`saver.restore()`方法从`.ckpt`文件中恢复模型的参数。
```python
with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint)
```
3. **将变量转换为常量**：利用`tf.graph_util.convert_variables_to_constants()`函数，把计算图中的所有变量（Variables）转成常量（Constants），这样权重值就会直接嵌入到模型中。
```python
output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
sess, tf.get_default_graph().as_graph_def(), output_node_names)
```
4. **保存.pb文件**：使用`tf.gfile.GFile()`将转换后的计算图写入`.pb`文件。
```python
with tf.gfile.GFile(output_graph, wb) as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
```
在上述代码中，`input_checkpoint`代表了原始的`.ckpt`模型路径；而 `output_graph` 则是输出 `.pb` 文件的位置。此外，需要明确指定模型的输出节点名称作为参数传递给函数。
通过这种方式转换后的模型更加轻量且易于部署到不同的环境中使用。特别是对于资源受限的应用场景，如Android或嵌入式设备上的应用来说，这种技术尤为重要。
5星
