這篇文章主要為大家展示了tensorflow如何實現(xiàn)ckpt轉(zhuǎn)換為savermodel模型,內(nèi)容簡而易懂,希望大家可以學(xué)習(xí)一下,學(xué)習(xí)完之后肯定會有收獲的,下面讓小編帶大家一起來看看吧。
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convert_ckpt_to_savermodel.py
import tensorflow as tf import sys trained_checkpoint_prefix = sys.argv[1] export_dir = sys.argv[2] graph = tf.Graph() config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) with tf.compat.v1.Session(graph=graph, config=config) as sess: # Restore from checkpoint loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + '.meta') loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix) # Export checkpoint to SavedModel builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir) builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING], strip_default_attrs=True) builder.save()
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