查看ckpt文件的输入输出节点为转化为Pb文件做准备

转自stackoverflow:https://stackoverflow.com/questions/55757380/get-input-and-output-node-name-from-ckpt-and-meta-files-tensorflow

import tensorflow as tf
from tensorflow.summary import FileWriter

sess = tf.Session()
tf.train.import_meta_graph("your-meta-graph-file.meta")
FileWriter("__tb", sess.graph)

上述代码可将恢复模型meta文件，然后使用tensorboard可视化

tensorboard --logdir __tb

如我的模型结构如下：

在这之后转为pb: （以下转自：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/82218092）

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
    '''
    :param input_checkpoint:
    :param output_graph: PB模型保存路径
    :return:
    '''
    # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
    # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
 
    # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
    output_node_names = "pred_hmap"
    saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
    graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
    input_graph_def = graph.as_graph_def()  # 返回一个序列化的图代表当前的图
 
    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
        output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(  # 模型持久化，将变量值固定
            sess=sess,
            input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
            output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开
 
        with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
            f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
        print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
 
        # for op in graph.get_operations():
        #     print(op.name, op.values())
input_checkpoint = "./save/model/model.ckpt-61236"
output_graph = "frozen_model.pb"
freeze_graph(input_checkpoint,output_graph)

其中output_node_names就是以上tensorboard中找到的输出节点，再讲input_checkpoint指定为自己的文件