如何从现有冻结的pb模型文件创建新的tensorflow hub模块

从现有冻结的pb模型文件创建新的TensorFlow Hub模块可以通过以下步骤实现：

确保已安装TensorFlow和TensorFlow Hub库，并导入所需的模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

加载冻结的pb模型文件：

model_path = 'path/to/frozen_model.pb'
with tf.io.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

创建一个新的TensorFlow图，并将冻结的模型导入其中：

tf.compat.v1.reset_default_graph()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

定义输入和输出节点的名称：

input_node = 'input_node_name'
output_node = 'output_node_name'

创建一个TensorFlow会话并获取输入和输出张量：

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(input_node + ':0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_node + ':0')

将模型转换为TensorFlow Hub模块：

hub_module_path = 'path/to/save/hub_module'
spec = hub.create_module_spec(lambda: tf.compat.v1.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], model_path))
module = hub.Module(spec, trainable=True)
module.export(hub_module_path, sess)

完成上述步骤后，您将获得一个新的TensorFlow Hub模块，可以在其他项目中使用。该模块可以通过TensorFlow Hub加载，并在训练过程中进行微调。

注意：以上步骤仅适用于使用TensorFlow 1.x版本的pb模型文件。如果您使用的是TensorFlow 2.x版本或SavedModel格式的模型文件，可以使用tf.saved_model.load()函数加载模型，并根据需要进行转换和导出。