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1. TensorFlow 2.0模式下的训练模型

在 TensorFlow 2.0 版本中，训练模型的方式相对于 TensorFlow 1.x 有了一些改变。TensorFlow 2.0 采用了更加简洁、易用的 Keras API，并且使用了 Eager Execution 模式，可以实时地计算和评估操作结果。本文将讨论如何将在 TensorFlow 2.0 模式下训练的模型转换为 TensorFlow 1.x 版本。

2. TensorFlow 2.0模型转换为 TensorFlow 1.x版本的步骤

2.1 安装 TensorFlow 1.x

首先需要安装 TensorFlow 1.x 版本，可以使用如下命令进行安装：

!pip install tensorflow==1.x

安装完毕后，可以通过以下代码确认当前使用的 TensorFlow 版本：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

如果输出结果为 TensorFlow 1.x 的版本号，则说明安装成功。

2.2 导出 TensorFlow 2.0 模型

在 TensorFlow 2.0 模式下训练的模型通常使用 SavedModel 形式进行保存。可以通过以下代码导出模型：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
model.save('saved_model')

上述代码加载了保存在 `model.h5` 文件中的模型，并将其保存为 SavedModel 形式。

2.3 转换 SavedModel 到 TensorFlow 1.x 格式

转换 SavedModel 到 TensorFlow 1.x 格式需要使用 TensorFlow 2.x 提供的 `tf.compat.v1` 模块。可以通过以下代码将 SavedModel 转换为 TensorFlow 1.x 格式：

import tensorflow as tf

model = tf.compat.v1.saved_model.load_v2('saved_model')
tf.compat.v1.saved_model.save(model, 'tf1_model')

上述代码加载了 SavedModel，并将其保存为 TensorFlow 1.x 格式的模型。

2.4 在 TensorFlow 1.x 中加载模型

要在 TensorFlow 1.x 中加载转换后的模型，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    tf.compat.v1.saved_model.load(sess, ["serve"], 'tf1_model')    
    graph = tf.compat.v1.get_default_graph()
    # 进一步操作...

上述代码使用 TensorFlow 1.x 提供的 `Session` 运行环境加载模型，并获取默认的计算图 `graph`，然后可以继续对模型进行操作。

3. 使用 TensorFlow 1.x 版本的模型进行推理

在 TensorFlow 1.x 中加载转换后的模型后，可以使用该模型进行推理。以下是一个使用 TensorFlow 1.x 版本的模型进行图像分类的示例：

import tensorflow.compat.v1 as tf

import numpy as np
image = np.random.rand(1, 224, 224, 3).astype(np.float32)
labels = ['cat', 'dog', 'horse']
with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], 'tf1_model')
    graph = tf.get_default_graph()
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output:0')
    
    feed_dict = {input_tensor: image}
    predictions = sess.run(output_tensor, feed_dict)
    predicted_label = labels[np.argmax(predictions)]
    print('Predicted label:', predicted_label)

上述代码使用随机生成的图像作为输入，加载了转换后的 TensorFlow 1.x 版本的模型，然后通过 `sess.run()` 方法进行推理，最后输出预测的标签。

4. 总结

本文介绍了如何将 TensorFlow 2.0 模型转换为 TensorFlow 1.x 版本。首先需要安装 TensorFlow 1.x，然后导出 TensorFlow 2.0 模型并转换为 TensorFlow 1.x 格式，最后在 TensorFlow 1.x 中加载模型并进行推理。通过这些步骤，可以在 TensorFlow 1.x 环境下使用在 TensorFlow 2.0 中训练的模型。