tensorflow如何將ckpt轉成pd

2021-10-01 05:01:53 字數 952 閱讀 3622

網上找了很多中方法,都不行。。。希望有緣人能看到,並解決該問題。

1、在訓練的時候,找到你輸出的介面,如標紅,並將它列印出來。

# 加上dropout,防止過擬合

dropout_fc = tf.layers.dropout(fc, dropout_placeholdr, name='dropout_fc')

# 未啟用的輸出層

logits = tf.layers.dense(dropout_fc, num_classes, name='logits_output')

# predicted_labels = tf.arg_max(tf.nn.softmax(logits), 1)

predicted_labels = tf.arg_max(logits, 1)

print('test -----------')

print(predicted_labels)

輸入方案:

output_node_names = 'scored/argmaxd'

intput_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()

constant_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, intput_graph_def, output_node_names.split(","))

with tf.gfile.fastgfile(pb_path, mode='wb') as f:

f.write(constant_graph.serializetostring())

然後在引用pd 中,使用該方法

predicted_labels = graph.get_tensor_by_name("score/argmax:0")

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