python-3.x - 是否有某种方法可以在 tensorflow v2 上加载在 tf v1 中创建的 .pb 文件？

Question

我正在尝试在 tfv2 dist 上加载在 tf v1 中创建的 .pb 文件，我的问题是，版本 2 是否与旧 pb 兼容？

我已经尝试了一些东西，但没有一个奏效。尝试直接加载 pb 文件:

with tf.compat.v1.gfile.GFile("./saved_model.pb", "rb") as f:
    graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(graph_def, name="")

当我运行上面的代码时的结果是:

Traceback (most recent call last):
  File "read_tfv1_pb.py", line 7, in <module>
    graph_def.ParseFromString(f.read())
  File "D:\Anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages\google\protobuf\message.py", line 187, in ParseFromString
    return self.MergeFromString(serialized)
  File "D:\Anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages\google\protobuf\internal\python_message.py", line 1128, in MergeFromString
    if self._InternalParse(serialized, 0, length) != length:
  File "D:\Anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages\google\protobuf\internal\python_message.py", line 1193, in InternalParse
    pos = field_decoder(buffer, new_pos, end, self, field_dict)
  File "D:\Anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages\google\protobuf\internal\decoder.py", line 968, in _SkipFixed32
    raise _DecodeError('Truncated message.')
google.protobuf.message.DecodeError: Truncated message.

如果没有，有没有办法可以保存旧 pb 的权重并将它们放在 tensorflow v2 上的新模型实例中，以应用转移学习/使用新模型结构保存？

Answer 1

将其转换为 tf.saved_model使用这里的代码 Convert a graph proto (pb/pbtxt) to a SavedModel for use in TensorFlow Serving or Cloud ML Engine

我刚注意到你的 .pb姓名是 saved_model.pb所以也许它已经是 tf.saved_model .如果是这种情况，您可以将其加载为

func = tf.saved_model.load('.').signatures["serving_default"] 
out = func( tf.constant(10,tf.float32) )