将TensorFlow SavedModel转换为ckpt可以通过以下步骤完成:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
from tensorflow.python.tools import optimize_for_inference_lib
tf.reset_default_graph()
sess = tf.Session()
meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], 'path_to_saved_model')
其中,'path_to_saved_model'是SavedModel的路径。
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
output_node_names = 'output_node_name' # 替换为模型输出节点的名称
output_graph_def = freeze_graph.freeze_graph(None, None, None, None, None, None, None, 'frozen_graph.pb', False, '', 'save/restore_all', 'save/Const:0', '', '')
其中,'output_node_name'是模型输出节点的名称,可以通过使用TensorBoard或查看SavedModel的元图来确定。
input_graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.Open('frozen_graph.pb', 'rb') as f:
data = f.read()
input_graph_def.ParseFromString(data)
output_graph_def = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference(input_graph_def, ['input_node_name'], ['output_node_name'], tf.float32.as_datatype_enum)
其中,'input_node_name'是模型输入节点的名称,'output_node_name'是模型输出节点的名称。
tf.train.write_graph(output_graph_def, '.', 'model.ckpt', as_text=False)
完成上述步骤后,您将获得一个ckpt文件,其中包含了转换后的模型。请注意,这个过程只适用于具有单个输入和输出节点的模型。如果模型具有多个输入和输出节点,您需要相应地修改代码。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像处理(https://cloud.tencent.com/product/ai_image)和腾讯云AI智能语音合成(https://cloud.tencent.com/product/tts)。
请注意,本答案仅提供了将TensorFlow SavedModel转换为ckpt的基本步骤,具体实现可能因模型结构和需求而有所不同。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云