将.pb从Tensorflow 1.14迁移到2.0

是指将Tensorflow 1.14版本中使用的.pb文件（Protocol Buffer文件）迁移到Tensorflow 2.0版本中使用的新格式。

Tensorflow 2.0是Tensorflow的一个重大更新版本，引入了许多新特性和改进。在Tensorflow 2.0中，推荐使用SavedModel格式代替之前的.pb文件。SavedModel是一种更加灵活和可扩展的模型保存格式，可以更好地支持模型的版本控制、模型的部署和模型的迁移。

下面是将.pb从Tensorflow 1.14迁移到2.0的步骤：

1. 确保已经安装了Tensorflow 2.0版本。可以使用以下命令安装最新版本的Tensorflow：

pip install tensorflow

1. 使用Tensorflow 1.x版本的tf.compat.v1模块加载.pb文件，并将其转换为SavedModel格式。可以使用以下代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 加载.pb文件
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 转换为SavedModel格式
with tf.Session() as sess:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('saved_model')
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING])
    builder.save()

1. 迁移完成后，可以使用Tensorflow 2.0的tf.saved_model.load函数加载SavedModel格式的模型，并进行后续的操作。可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 加载SavedModel格式的模型
model = tf.saved_model.load('saved_model')

# 进行后续的操作
...

需要注意的是，迁移过程中可能会遇到一些兼容性问题，例如Tensorflow 2.0中某些API的参数名称或用法可能与Tensorflow 1.x不同。在迁移过程中，可以参考Tensorflow官方文档和API文档，查找相关的变化和更新。

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