概述
模型训练出来后,一般我们会导出.h5文件和.pb文件。前段时间模型跑完后,我只导出了.h5文件,当今天想要用.pb文件时,又不想重新跑模型,可以用以下代码将.h5文件转换为.pb文件。
from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import convert_variables_to_constants_v2
import tensorflow as tf
再定义一个方法函数
def convert_h5to_pb(h5_path, pb_path, pb_name):
model = tf.keras.models.load_model(h5_path, compile=False)
model.summary()
full_model = tf.function(lambda Input: model(Input))
full_model = full_model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()
layers = [op.name for op in frozen_func.graph.get_operations()]
print("-" * 50)
print("Frozen model layers: ")
for layer in layers:
print(layer)
print("-" * 50)
print("Frozen model inputs: ")
print(frozen_func.inputs)
print("Frozen model outputs: ")
print(frozen_func.outputs)
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
logdir=pb_path,
name=pb_name,
as_text=False)
调用就行,这里放上运行及结果
一般来讲,模型跑完还是将.pb和.h5文件一并导出较好。
最后
以上就是平常大山为你收集整理的.h5文件转.pb文件的全部内容,希望文章能够帮你解决.h5文件转.pb文件所遇到的程序开发问题。
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