tensorflow轉(zhuǎn)換ckpt為savermodel模型的實現(xiàn)

更新時間：2020年05月25日 10:07:51 作者：帥得不敢出門

這篇文章主要介紹了tensorflow轉(zhuǎn)換ckpt為savermodel模型的實現(xiàn)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助，一起跟隨小編過來看看吧

ckpt轉(zhuǎn)換成SavedModel

convert_ckpt_to_savermodel.py

import tensorflow as tf
import sys
 
trained_checkpoint_prefix = sys.argv[1]
export_dir = sys.argv[2]
graph = tf.Graph()
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)
with tf.compat.v1.Session(graph=graph, config=config) as sess:
  # Restore from checkpoint
  loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + '.meta')
  loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)
 
  # Export checkpoint to SavedModel
  builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING], strip_default_attrs=True)
  builder.save()

假設(shè)已經(jīng)生成了ckpt模型

checkpoint hello_model.data-00000-of-00001 hello_model.index hello_model.meta

python ./convert_ckpt_to_savermodel.py hello_model ./save

會在save目錄下生成

save
├── saved_model.pb
└── variables
├── variables.data-00000-of-00001
└── variables.index

補充知識：tensorflow serving模型轉(zhuǎn)換

tf serving是一款靈活的高性能機器學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)，專為生產(chǎn)環(huán)境而設(shè)計。通過它可以輕松部署新算法和實驗，同時保持服務(wù)框架和API不變。它提供了與tensorflow模型的即是可用集成，但很容易擴展以便服務(wù)其他類型的模型和數(shù)據(jù)。

tf serving的安裝過程這里不多說，大家可以百度。

此處主要介紹tensorflow模型在docker中轉(zhuǎn)換時的修改內(nèi)容。

修改inception_saved_model.py文件中的內(nèi)容，主要包括：image_size，NUM_CLASSES，SYNSET_FILE，METADATA_FILE變量的內(nèi)容，必要時修改model_version，NUM_TOP_CLASSES。

修改inception_model.py文件中的內(nèi)容，包括從nets文件夾中導(dǎo)入所需網(wǎng)絡(luò)的信息，修改inference函數(shù)中對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)名稱。

from nets.inception_v1 import inception_v1, inception_v1_arg_scope

with slim.arg_scope(inception_v1_arg_scope()):
  logits, endpoints = inception_v1(
     images,
     dropout_keep_prob=0.8,
     num_classes=num_classes,
     is_training=for_training,
     scope=scope)

另，使用CUDA環(huán)境時，需要添加環(huán)境及bazel編譯的配置項

export TF_NEED_CUDA=1
bazel build -c opt --config=cuda tf_models/slim:inception_saved_model

ps，關(guān)于gpu的設(shè)置如下：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1'  #shell環(huán)境
 
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" #python環(huán)境

以上這篇tensorflow轉(zhuǎn)換ckpt為savermodel模型的實現(xiàn)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章:

相關(guān)文章

python pywinauto使用過程及問題小結(jié)
在pywinauto庫中,uia即UIAutomation,是微軟提供的用于用戶界面自動化測試和輔助功能訪問的技術(shù)框架,UIAutomation支持自動化腳本與各種UI元素交互,本文給大家介紹python pywinauto使用過程及問題小結(jié),感興趣的朋友一起看看吧
2024-10-10
$python 3.74 運行import numpy as np 報錯lib\site-packages\numpy\__init__.py$
python 3.74 運行import numpy as np 報錯lib\site-packages\numpy\_
這篇文章主要介紹了python 3.74 運行import numpy as np 報錯lib\site-packages\numpy\__init__.py，原來需要更新一下numpy即可
2019-10-10
解決Pycharm輸入法無法切換中英文問題
這篇文章主要介紹了解決Pycharm輸入法無法切換中英文問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
2023-11-11
Elasticsearch py客戶端庫安裝及使用方法解析
這篇文章主要介紹了Elasticsearch py客戶端庫安裝及使用方法解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
2020-09-09
Flask解決跨域的問題示例代碼
這篇文章主要介紹了Flask解決跨域的問題示例代碼，分享了相關(guān)代碼示例，小編覺得還是挺不錯的，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下
2018-02-02
Python中if語句的基本格式實例代碼
在Python中，if語句用于根據(jù)條件執(zhí)行不同的代碼塊。本文詳細(xì)介紹了Python中if語句的基本格式使用方法及實例代碼，有需要的同學(xué)可以參考閱讀
2023-05-05
Python實現(xiàn)國外賭場熱門游戲Craps（雙骰子）
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)國外賭場熱門游戲Craps（雙骰子）的源碼及運行方法，十分簡單，有需要的小伙伴可以參考下。
2015-03-03
Python中容易被忽視的核心功能總結(jié)
Python是一門富有魅力的編程語言,擁有豐富的功能和庫,以及強大的社區(qū)支持,然而,有一些核心功能經(jīng)常被忽視,而它們實際上可以極大地提高代碼的質(zhì)量、可讀性和性能,本文將給大家詳細(xì)的介紹一下這些容易被忽視的功能,需要的朋友可以參考下
2023-11-11
關(guān)于數(shù)據(jù)分析之滾動窗口pandas.DataFrame.rolling方法
Pandas庫中的rolling方法是數(shù)據(jù)處理中常用的功能,它允許用戶對數(shù)據(jù)進行滾動窗口（滑動窗口）操作,通過指定窗口大小,可以使用不同的聚合函數(shù)對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行計算,例如最大值、最小值、平均值、中位數(shù)等,此外,rolling方法還可以計算方差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度
2024-09-09
Python設(shè)計模式優(yōu)雅構(gòu)建代碼全面教程示例
Python作為一門多范式的編程語言,提供了豐富的設(shè)計模式應(yīng)用場景,在本文中,我們將詳細(xì)介紹 Python 中的各種設(shè)計模式,包括創(chuàng)建型、結(jié)構(gòu)型和行為型模式
2023-11-11