TensorFlow的checkpoint文件转换为pb文件

由于项目需要，需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件。

import os

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可

import tensorflow as tf

if __name__=='__main__':

    pb_file = "./model/output.pb"

    ckpt_file = "./model/model.ckpt-652900"

    '''

这里的节点名字可能跟设想的有出入，最直接的方法是直接输出ckpt中保存的节点名字，然后对应着找节点名字，具体的进入convert_variables_to_constants函数的实现中graph_util_impl.py，130行的函数：_assert_nodes_are_present 添加代码

    print('在图中的节点是：')

    for din in name_to_node:

        print('{},在图中'.format(din))

然后运行代码，若正确就会直接保存；若失败则会保存失败，找好输出节点的名字，在output_node_names 中添加就好

'''

    output_node_names = ["embedding"]

    with tf.name_scope('input'):

        image = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,79,199,1),name='input_image')

    net, endpoints=inception_resnet_v2_small(image, is_training=False)

    embedding = tf.nn.l2_normalize(net,1,1e-10,name='embedding')

    config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

    config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.45

    sess  = tf.Session(config = config)

    saver = tf.train.Saver()

    saver.restore(sess, ckpt_file)

    print('read success')

    converted_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,

                                input_graph_def  = sess.graph.as_graph_def(),

                                output_node_names = output_node_names)

    with tf.gfile.GFile(pb_file, "wb") as f:

        f.write(converted_graph_def.SerializeToString())

    print('保存成功')

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