将keras训练的h5模型转成pb格式

骑猪看日落 2022-01-22 01:19 289阅读 0赞

import os  
import tensorflow as tf  
from keras import backend as K  
import logging  
from tensorflow.python.util import compat  
from keras.layers import Conv2D, Dense, Input, add, Activation, AveragePooling2D, GlobalAveragePooling2D  
from keras.models import Model  
os.environ\["CUDA\_VISIBLE\_DEVICES"\] = '0'  
config = tf.ConfigProto()  
config.gpu\_options.allow\_growth = True  
K.set\_session(tf.Session(config=config))  
K.set\_learning\_phase(0)

def export\_savedmodel(model,model\_path='./'):  
logging.info("Model input: \{\}, output: \{\}".format(model.input, model.output))  
model\_signature = tf.saved\_model.signature\_def\_utils.predict\_signature\_def(  
inputs=\{'input': model.input\}, outputs=\{'output': model.output\})

model\_version = 1  
export\_path = os.path.join(  
compat.as\_bytes(model\_path), compat.as\_bytes(str(model\_version)))  
logging.info("Export the model to \{\}".format(export\_path))

builder = tf.saved\_model.builder.SavedModelBuilder(export\_path)  
builder.add\_meta\_graph\_and\_variables(  
sess=K.get\_session(),  
tags=\[tf.saved\_model.tag\_constants.SERVING\],  
clear\_devices=True,  
signature\_def\_map=\{  
tf.saved\_model.signature\_constants.DEFAULT\_SERVING\_SIGNATURE\_DEF\_KEY:  
model\_signature  
\})  
builder.save()  
\#下面是自定义的网络模型  
img\_input = Input(shape=input\_shape)  
output = densenet(img\_input,num\_classes)  
model = Model(img\_input, output)  
model\_path1='./saved\_models/4\_dzj\_model.h5'  
model.load\_weights(model\_path1)  
model\_path = ''  
export\_savedmodel(model, model\_path)

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