Keras模型转成tensorflow的.pb操作

1. 深度学习模型转换为TensorFlow的.pb文件

Keras是一个高层次的深度学习库，可以方便地构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将Keras模型转换为TensorFlow的.pb文件，以便于在TensorFlow中部署和使用。

2. 导出模型为TensorFlow的SavedModel格式

2.1 加载Keras模型

首先，我们需要导入必要的库并加载我们已经训练好的Keras模型。

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
# 加载Keras模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

2.2 将模型保存为TensorFlow的SavedModel格式

接下来，我们将使用TensorFlow的SavedModelBuilder类将Keras模型保存为SavedModel格式。

# 创建SavedModelBuilder对象

saved_model_builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('saved_model')
# 构建模型输入和输出签名
inputs = {'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.input)}
outputs = {'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.output)}
# 创建方法签名
signature_def_map = {
    'serving_default': tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(inputs, outputs)
}
# 将模型添加到SavedModelBuilder
saved_model_builder.add_meta_graph_and_variables(
    tf.keras.backend.get_session(),
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map=signature_def_map
)
# 保存SavedModel
saved_model_builder.save()    

上述代码将Keras模型保存为SavedModel格式，其中'input'和'output'为模型的输入和输出名称。

3. 将SavedModel转换为TensorFlow的.pb文件

我们可以使用tensorflow.python.tools命令行工具将SavedModel转换为TensorFlow的.pb文件。

!python -m tensorflow.python.tools.saved_model_cli convert --dir saved_model --output_dir pb_model --saved_model_tags serve

上述代码将SavedModel从'saved_model'目录转换为TensorFlow的.pb文件，并保存到'pb_model'目录下。

4. 提取.pb文件中的GraphDef

一旦我们获得了TensorFlow的.pb文件，我们可以使用TensorFlow的tf.GraphDef()类来加载和处理图定义。

from tensorflow.core.framework import graph_pb2

# 加载.pb文件
with tf.gfile.GFile('pb_model/saved_model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

4.1 创建TensorFlow会话

为了执行图定义，我们需要创建一个TensorFlow会话。

with tf.Session() as sess:

    # 导入图定义
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

4.2 可视化.pb文件中的图

我们可以使用TensorBoard来可视化.pb文件中的图结构。

# 保存图定义为TensorBoard日志文件

writer = tf.summary.FileWriter('logs')
writer.add_graph(sess.graph)
writer.flush()
writer.close()

然后，我们可以使用以下命令在命令行中启动TensorBoard。

tensorboard --logdir logs

打开浏览器并访问http://localhost:6006，即可查看可视化的图结构。

5. 总结

本文介绍了将Keras模型转换为TensorFlow的.pb文件的步骤。首先，我们将Keras模型保存为TensorFlow的SavedModel格式，然后将SavedModel转换为TensorFlow的.pb文件，最后使用TensorFlow会话加载和处理.pb文件中的图定义。这些步骤可以帮助我们在TensorFlow中部署和使用Keras模型。

注意：上述步骤中的temperature参数未提及，可以在使用模型进行推断时进行设置，用于控制输出的随机性。