首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在没有附带ckpt文件的情况下在tensorflow中初始化pb文件的变量?

在没有附带ckpt文件的情况下,在TensorFlow中初始化pb文件的变量可以通过以下步骤实现:

  1. 加载pb文件:使用TensorFlow的tf.io.gfile.GFile函数加载pb文件,并创建一个tf.GraphDef对象来存储图的定义。
代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf

pb_path = "path/to/your/model.pb"
graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
with tf.io.gfile.GFile(pb_path, "rb") as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())
  1. 创建空白的图:使用tf.Graph()函数创建一个空白的图。
代码语言:txt
复制
graph = tf.Graph()
  1. 导入图的定义:将加载的pb文件中的图的定义导入到空白的图中。
代码语言:txt
复制
with graph.as_default():
    tf.import_graph_def(graph_def, name="")
  1. 初始化变量:在导入图的定义后,可以使用tf.global_variables_initializer()函数来初始化所有变量。
代码语言:txt
复制
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())

这样,你就可以在没有附带ckpt文件的情况下,在TensorFlow中成功初始化pb文件的变量。

注意:以上代码示例是基于TensorFlow 2.x版本的,如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,需要将代码中的tf.compat.v1替换为tf

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

tensorflowckpt和从.pb文件读取变量值方式

最近在学习tensorflow自带量化工具相关知识,其中遇到一个问题是从tensorflow保存好ckpt文件或者是保存后.pb文件(这里pb是把权重和模型保存在一起pb文件)读取权重,查看量化后权重是否变成整形...(1) 从保存ckpt读取变量值(以读取保存第一个权重为例) from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import tensorflow...pb文件读取变量值(以读取保存第一个权重为例) import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...,允许您检查ckeckpoint是否存在相关变量。...从ckpt和从.pb文件读取变量值方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.5K20

tensorflow使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件方法

tensorflow在训练过程,通常不会将权重数据保存格式文件里(这里我理解是模型文件),反而是分开保存在一个叫checkpoint检查点文件里,当初始化时,再通过模型文件变量Op节点来从checkoupoint...文件读取数据并初始化变量。...首行它先加载模型文件,再从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里权重变量,再将权重变量转换成权重 常量 (因为 常量 能随模型一起保存在同一个文件里),然后再通过指定输出节点将没用于输出推理...,:model.ckpt.1001.data-00000-of-00001,只需写model.ckpt.1001 –output_graph=/tmp/frozen_graph.pb –output_node_names...到此这篇关于tensorflow使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件方法文章就介绍到这了,更多相关tensorflow ckpt转为pb文件内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

2.1K10
  • 浅谈tensorflow模型保存为pb各种姿势

    ,并且可以把多个计算图保存到一个pb文件,如果有多个MetaGraph,那么只会保留第一个MetaGraph版本号。...session,模型 tag,模型保存路径即可,使用起来更加简单 这样和之前导入pb模型一样,也是要知道tensorname,那么如何在不知道tensor name情况下使用呢,给add_meta_graph_and_variables...checkpoint是检查点文件文件保存了一个目录下所有的模型文件列表 model.ckpt.meta文件保存了Tensorflow计算图结果,可以理解为神经网络网络结构,该文件可以被tf.train.import_meta_graph...加载到当前默认图来使用 ckpt.data是保存模型每个变量取值 方法一, tensorflow提供了convert_variables_to_constants()方法,改方法可以固化模型结构,...将计算图中变量取值以常量形式保存 ckpt转换pb格式过程如下: 1,通过传入ckpt模型路径得到模型图和变量数据 2,通过import_meta_graph导入模型图 3,通过saver.restore

    4.5K20

    tensorflow实现将ckptpb文件方法

    ckpt.data : 保存模型每个变量取值 但很多时候,我们需要将TensorFlow模型导出为单个文件(同时包含模型结构定义与权重),方便在其他地方使用(如在Android中部署网络)。...利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络定义(没有权重),而利用tf.train.Saver().save()导出文件graph_def与权重是分离,因此需要采用别的方法...我们知道,graph_def文件没有包含网络Variable值(通常情况存储了权重),但是却包含了constant值,所以如果我们能把Variable转换为constant,即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重目标...一、CKPT 转换成 PB格式 将CKPT 转换成 PB格式文件过程可简述如下: 通过传入 CKPT 模型路径得到模型图和变量数据 通过 import_meta_graph 导入模型图.../article/185206.htm 到此这篇关于tensorflow实现将ckptpb文件方法文章就介绍到这了,更多相关tensorflow ckptpb文件内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    2.5K30

    Tensorflow:模型变量保存

    ") #保存模型到相应ckpt文件 saver.restore(sess,"/path/model.ckpt") #从相应ckpt文件恢复模型变量 使用 tf.train.Saver...比如在测试或离线预测时,只需要知道如何从神经网络输入层经过前向传播计算得到输出层即可,而不需要类似的变量初始化,模型保存等辅助节点信息。...Tensorflow 提供了 convert_varibales_to_constants 函数,通过这个函数可以将计算图中变量及其取值通过常量方式保存,这样整个 Tensorflow 计算图可以统一存放在一个文件...将变量取值保存为 pb 文件 # pb文件保存方法 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...() # 将需要保存add节点名称传入参数,表示将所需变量转化为常量保存下来。

    1.3K30

    10分钟详解EMA(滑动平均)并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

    今天用YunYangevaluate.py评估模型时候,意外发现用同样ckpt权重文件转换而成pb文件效果不一样,使用ckpt效果非常差,仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞鬼,于是便重新重温了一下...在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay)。这个衰减率将用于控制模型更新速度,这个第二部分会告诉大家是怎么控制。...ckptpb保存不同原因 众所周知,pb权重是由ckpt转换而来,他们表现理论上是一致,那我们EMA终究是怎么干扰了我们ckpt表现呢?...这个要从tensorflow读取使用变量滑动平均值方式说起:tensorflow通过tf.train.ExponentialMovingAveragevariables_to_restore()函数获取变量重命名字典...),我们读取将会是我们本来最后一次准备更新权重,而不是我们影子变量,也正是因为这个重命名机制从而导致了我们ckptpb表现不同关键。

    2.7K20

    Tensorflow笔记:模型保存、加载和Fine-tune

    其中.meta文件(其实就是pb格式文件)用来保存模型结构,.data和.index文件用来保存模型各种变量,而checkpoint文件里面记录了最新checkpoint文件以及其它checkpoint.../model_ckpt/')) # 加载模型变量 # sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 重新初始化一下参数 print...() graph_def.ParseFromString(f.read()) # 从pb文件中导入信息 # 从网络通过tensorname获取为变量 X, pred =...从pb获取进来变量”就可以直接用。为什么我要给变量两个字打上引号呢?...2.3 saved_model模式加载 前两种加载方法想要获取tensor,要么需要手动搭建网络,要么需要知道tensorname,如果用模型和训模型不是同一个人,那在没有源码情况下,就不方便获取每个

    1.8K41

    tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件方法(不知道输出节点名)

    网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件帖子很多,本人几乎尝试了所有方法,最后终于成功了,现总结如下。...每个BundleEntryProto描述张量元数据:“数据”文件哪个文件包含张量内容,该文件偏移量,校验和一些辅助数据等。...() 2、ckptpb文件(graph_util.convert_variables_to_constants) 没有成功,因为不知道输出节点名字,使用该方法保存后pb文件只有几十k,无法使用,写在这里主要是为了总结.../185209.htm https://www.zalou.cn/article/185206.htm 到此这篇关于tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件(不知道输出节点名)文章就介绍到这了...,更多相关tensorflow ckptpb文件内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    5K30

    实战八·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载(pb方式)

    [TensorFlow深度学习入门]实战八·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载(pb方式) 在上篇博文中,我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用是保存ckpt方式...首先,我会在上篇博文基础上,实现由ckpt文件如何转换为pb文件,再去探索如何在训练时直接保存pb文件,最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。...ckpt文件转换pd文件 ckpt2pd文件代码: import tensorflow as tf pd_dir = "./..../Saver/test1/pb_dir/MyModel.pb 训练保存pd文件 train文件代码 import tensorflow as tf pd_dir = "./..../Saver/test2/pb_dir/MyModel.pb pb文件复现网络与参数 restore文件代码 import tensorflow as tf from saver1 import pd_dir

    2.1K30

    Tensorflow模型文件解析并显示网络结构图(CKPT模型篇)

    上一篇文章《从Tensorflow模型文件解析并显示网络结构图(pb模型篇)》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。...对于第二点,pb模型文件会自动将基础计算组成一个计算节点,但是对于Tensor操作函数Slice等函数是无法合并。...2 自动将CKPTpb,并提取网络图中节点 如果将CKPT自动转pb模型,那么就可以复用上一篇文章《从Tensorflow模型文件解析并显示网络结构图(pb模型篇)》代码。示例代码如下所示。...我们还需要知道mobilenet_v1_1.0_192.ckpt模型对应输入和输出Tensor对象名称,官方提供压缩包文件没有告知。一种方法是运行官方代码,把输入Tensor名称打印出来。...但是运行官方代码本身就需要一定时间和精力,在在上一篇文章《从Tensorflow模型文件解析并显示网络结构图(pb模型篇)》代码实现已经实现了将原始网络结构对应字符串写入到ori_network.txt

    6.6K30

    打印tensorflow恢复模型中所有变量与操作节点方式

    补充知识:TensorFlow:.ckpt文件与.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之间关系是什么? 再使用 tf.train.Saver() 保存参数通常会生成以下文件 ?....ckpt-meta:包含元图,即计算图结构,没有变量值(基本上你可以在tensorboard / graph中看到)。 .ckpt-data:包含所有变量值,没有结构。....ckpt-index:可能是内部需要某种索引来正确映射前两个文件,它通常不是必需 你可以只用 .ckpt-meta 和恢复一个模型 .ckpt-data 要在python恢复模型,您通常会使用元数据和数据文件...) 该.pb文件可以保存您整个图表(元+数据) 要在c ++中加载和使用(但不训练)图形,您通常会使用它来创建freeze_graph,它会.pb从元数据和数据创建文件。...以上这篇打印tensorflow恢复模型中所有变量与操作节点方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    1.1K20

    Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

    没有办法导出为一个pb文件,然后直接使用呢?答案是肯定。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到,meta文件保存图结构,weights等参数保存在data文件。...也就是说,图和参数数据时分开保存。说更直白一点,就是meta文件没有weights等数据。但是,值得注意是,meta文件会保存常量。...我们只需将data文件参数转为meta文件常量即可!...但是很多时候,我们拿到是别人checkpoint文件,即meta、index、data等文件。这种情况下,需要将data文件里面变量转为常量保存到meta文件。...那么,将这4个文件导出为一个pb文件方法如下: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: #初始化变量 sess.run(tf.global_variables_initializer

    1.8K20

    TensorFlow固化模型实现操作

    另一种是把变量转成常量之后写入PB文件。我们简单介绍下freeze_graph方法。...freeze_graph 这种方法我们需要先使用tf.train.write_graph()以及tf.train.saver()生成pb文件ckpt文件,代码如下: with tf.Session()..., '', 'graph.pb') 然后使用TensorFlow源码freeze_graph工具进行固化操作: 首先需要build freeze_graph 工具( 需要 bazel ): bazel...=output/predict –output_graph=/path/to/frozen.pb convert_variables_to_constants 其实在TensorFlow传统保存模型方式是保存常量以及...graph,而我们权重主要是变量,如果我们把训练好权重变成常量之后再保存成PB文件,这样确实可以保存权重,就是方法有点繁琐,需要一个一个调用eval方法获取值之后赋值,再构建一个graph,把W和

    1.2K20

    如何将自己开发模型转换为TensorFlow Lite可用模型

    TensorFlow格式之间转换: github文档,对GraphDef(.pb)、FrozenGraphDef(带有冻结变量.pb)、SavedModel(.pb - 用于推断服务器端通用格式...)和Checkpoint文件(在训练过程序列化变量)有明确解释。...在我们例子,它是model.ckpt-48000 Input binary选项是false,因为我们传递是.pbtxt文件而不是.pb(在这种情况下,它应该是true)。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换(缩减中间一堆步骤)会很棒,但我们还没有做到。...尽管令人兴奋,但并没有太多例子或文档。如果您希望获得先机,可以深入实际TensorFlow代码库。

    3K41

    Keras神经网络转到Android可用模型

    网络有一个文件(正常情况) *.h5 它是HDF5格式文件,同时保存了网络结构和网络参数。...Tensorflow 网络构成 Tensorflow 常见描述网络结构文件ckpt,它有两个文件构成 model.ckpt model.ckpt.meta 新版本 Tensorflow Saver...会默认使用新格式保存,新格式文件是这几个 model.ckpt.data-00000-of-00001 model.ckpt.index model.ckpt.meta Tensorflow自从开源之后就经常有改动.../squeezenet_model.ckpt') CKPT freeze 到 PB ckpt网络结构和权重还是分开 需要先固化到PB,才能继续转成 tflite。...对于固化过程需要关注这几个参数 input_meta_graph: meta 文件,也就是节点结构 input_checkpoint: ckpt 文件,保存权重 output_graph: 输出PB

    1.7K20

    tensorflow模型持久化

    在这段代码,通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt文件。...上面这段代码会生成第一个文件为model.ckpt.meta,它保存了tensorflow计算图结构。第二个文件为model.ckpt,这个文件中保存了tensorflow程序每一个变量取值。...两段代码唯一不同是,在加载模型代码没有运行变量初始化过程,而是将变量值通过已经保存模型加载进来。如果不希望重复定义图上运算,也可以直接加载已经持久化图。以下代码给出了一个样例。...use uninitialized value v2因为v2没有加载,所以v2在运行初始化之前是没有。...如果没有在saver特殊指定,那么这些属性都默认为空。在model.ckpt.meta.json文件,meta_info_def属性里只有stripped_op_list属性是不为空

    1.8K30
    领券