概述
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import convert_variables_to_constants_v2
def convert_h5to_pb():
model = tf.keras.models.load_model("./MODEL.h5",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))
# Get frozen ConcreteFunction
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)
# Save frozen graph from frozen ConcreteFunction to hard drive
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
logdir="./frozen_models",
name="MODEL.pb",
as_text=False)
最后
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