本文介绍了如何保存包含所有权重的TensorFlow 2目标检测模型？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在使用PYTHON中的TensorFlow 2API进行对象检测。到目前为止，这个方法运行得很好。然而，如果我想保存模型，我使用的是exporter_main_v2.py，它导出一个图形(.pb)和一个检查点(checkpoint，ckpt-0.data，ckpt-0.index))。图表不不包括任何权重，我必须始终使用检查点来处理保存的模型。
是否有办法将所有权重保存到Protobuf(.pb)文件中？
以下是我尝试过的内容：
- 保存冻结模型：TF2显然不再支持冻结图形。将冻结包含所有权重的图形的
export_inference_graph.py在TF2下不起作用。 - 与
freeze_graph.py相同：只能使用TF1
推荐答案
您仍然可以使用tf2中的冻结技术，使用compat.v1模块：
在下面的代码片段中，我假设您有一个预先训练好的模型，其权重以TF2方式保存，tf.saved_model.save。
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess.as_default():
# creating the model/loading it from a TF2 pb file
# (If you have a keras model, you can use
#`tf.keras.models.load_model` instead).
model = tf.saved_model.load("/path/to/model")
# the default signature might be different.
sign = model.signatures["serving_default"]
# if using keras, just use model.outputs
tensor_out_names = [out.name.split(":")[0] for out in sign.outputs]
graphdef = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(
sess, graph.as_graph_def(), tensor_out_names
)
# the following is optional, use only if no more training is required
graphdef = tf.compat.v1.graph_util.remove_training_nodes(graphdef)
tf.python.framework.graph_io.write_graph(graphdef, "./", "/path/to/frozengraph", as_text=False)
compat模块可能有一天会被弃用，据我所知，只有一个文件包含图形+权重，而不是拆分它们，不会有很大的值。
这篇关于如何保存包含所有权重的TensorFlow 2目标检测模型？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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