[openvino] tensorflow模型的格式转换：ckpt转pb

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参考资料

cpkt转pb
简书-cpkt转pb

ckpt转pb之不知输出节点

重新训练模型，在模型设置上增加节点命名，如：

net=tf.layers.conv1d(inputs=x, filters=256,kernel_size=3, strides=1, name="op_to_store")

记住，这边我们设置的输出节点是"op_to_store"

导入ckpt模型，转为graph

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
graph = tf.get_default_graph()
graphdef = graph.as_graph_def()
_ = tf.train.import_meta_graph(".meta文件的绝对路径")
summary_write = tf.summary.FileWriter("graph文件保存的路径", graph)
summary_write.close()

查看计算图，确认输出节点

查看计算图

在terminal中输入

tensorboard --logdir = graph的绝对路径
// 注意，logdir后面的路径不需要引号，路径不包括计算图的文件名
// 如 tensorboard --logdir = /home/my/

此时会获得tensorboard给出的网页地址，点击GRAPH即可查看计算图中的节点

转模型为.pb

将tensorflow的ckpt模型转化为pb模型
相关代码

注意，output_node_name为最开始设定的输出节点"op_to_store"，input_checkpoint为输入的.meta的前缀，out_pb_path为输出pb模型的路径及文件名
如

output_node_name = "op_to_store"
.....
input_checkpoint = './best_model' // best_model.meta
out_pb_path = "./best_model_pb.pb"

可以在Netron软件中打开pb文件查看最后的效果