tensorflow中刻撒，將ckpt形式的模型轉(zhuǎn)換為pb形式舶衬，以便跨平臺(tái)調(diào)用，是一種常見(jiàn)操作长赞。
代碼如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
def freeze_graph(input_checkpoint, output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路徑及保存文件名
:return:
'''
# checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #檢查目錄下ckpt文件狀態(tài)是否可用
# input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路徑
# 指定輸出的節(jié)點(diǎn)名稱(chēng),該節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)必須是原模型中存在的節(jié)點(diǎn)
output_node_names = "postprocess_fastrcnn/concat_2"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint) # 恢復(fù)圖并得到數(shù)據(jù)
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化晦攒，將變量值固定
sess=sess,
input_graph_def=sess.graph_def, # 等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(",")) # 如果有多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，以逗號(hào)隔開(kāi)
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: # 保存模型
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) # 序列化輸出
print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) # 得到當(dāng)前圖有幾個(gè)操作節(jié)點(diǎn)
freeze_graph('','') #填入路徑與文件名
強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)：
1得哆、output_node_names需要指定模型最終輸出的節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)脯颜。可以在建立網(wǎng)絡(luò)模型后贩据，加入
for node in tf.get_default_graph().as_graph_def().node:
print(node.name)
打印出所有節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)栋操，然后將最后一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)填入。
2饱亮、freeze_graph（input_checkpoint, output_graph):
output_graph為要輸出的pb文件名與路徑
