h5轉pb的兩個坑

2022-03-16 16:46:44 字數 1111 閱讀 3864

1、需要加上如下設定,否則轉換前後輸出可能不一致,這個主要針對dropout、bn層訓練測試不一致

from keras import

backend as k

k.set_learning_phase(0)

#0 testing, 1 training mode

2、outputs而非output,否則會導致轉換後無法 batch inference

def h5_to_pb(h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="

output_

", log_tensorboard=true):

if osp.exists(output_dir) ==false:

os.mkdir(output_dir)

out_nodes =

for i in

range(len(h5_model.outputs)):

tf.identity(h5_model.outputs[i], out_prefix + str(i + 1)) //注意此處

sess =k.get_session()

from tensorflow.python.framework import

graph_util, graph_io

init_graph =sess.graph.as_graph_def()

main_graph =graph_util.convert_variables_to_constants(sess, init_graph, out_nodes)

graph_io.write_graph(main_graph, output_dir, name=model_name, as_text=false)

iflog_tensorboard:

from tensorflow.python.tools import

import_pb_to_tensorboard

import_pb_to_tensorboard.import_to_tensorboard(osp.join(output_dir, model_name), output_dir)

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