python - 从 model.ckpt.meta 中提取图形定义

Question

我将如何从 model.ckpt.meta 之类的 metagraphdef 文件生成 graph.pbtxt，即包含图形 def 的 protobuf？

我猜 graph.pbtxt 和 model.ckpt.meta 这两个文件都是在训练期间生成的。但是，我想在预训练神经网络上使用需要 graph.pbtxt 的分析工具，我只能访问其中的 model.ckpt.* 文件。这可能吗？

Answer 1

要生成 protobuf，您需要两件事:

• 元图，您提到的.meta，
• 同时生成的检查点，.ckpt。

本质上，.meta 文件包含图形定义，而 .ckpt 包含训练模型的权重。 protobuf 格式将两者合并为一个文件。

您必须加载元图，然后加载检查点，如下所示:

sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(meta_file)
saver.restore(save_path=ckpt_file, sess=sess)

最后，在将图形导出为 protobuf 格式之前，您必须定义图形的输出节点。输出节点包含您希望能够检索的输出层的名称列表。例如，它可以是 ['myModel/fc12/BiasAdd']。

from tensorflow.python.framework import graph_util

output_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(
    sess,
    sess.graph.as_graph_def(),
    output_node_names)

with tf.gfile.GFile('output.pb', 'wb') as f:
    f.write(output_graph.SerializeToString())