在tf1.x中，使用凍結的.pb模型方法比較簡單，可以參看：
隨著tf2的推進，以後，用tf2的也會越來越多。但是，有時候還是會需要在tf2中使用到tf1.x的模型。對於.pb模型的使用，該如何做呢？直接上code
def
wrap_frozen_graph
(graph_def, inputs, outputs, print_graph=
false):
def_imports_graph_def()
: tf.compat.v1.import_graph_def(graph_def, name="")
) tf.nest.map_structure(import_graph.as_graph_element, inputs)
, tf.nest.map_structure(import_graph.as_graph_element, outputs)
)def
load_pb()
:# load frozen graph using tensorflow 1.x functions
with tf.io.gfile.gfile(
"model_path.pb"
,"rb"
)as f:
graph_def = tf.compat.v1.graphdef(
) loaded = graph_def.parsefromstring(f.read())
# wrap frozen graph to concretefunctions
frozen_func = wrap_frozen_graph(
graph_def=graph_def,
inputs=
"input:0"
,# input tensor name of your model
outputs=
"output:0"
,# output tensor name of your model
print_graph=
true
)return frozen_func
model = load_pb(
)input_var = tf.constant(your_var, dtype=tf.float32)
# does not support tf.variable here
output_var = model(input_var)
參考：
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