将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作


Posted in Python onMay 25, 2020

背景:目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。

h5_to_pb.py
 
from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import os 
import os.path as osp
from keras import backend as K
#路径参数
input_path = 'input path'
weight_file = 'weight.h5'
weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file)
output_graph_name = weight_file[:-3] + '.pb'
#转换函数
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)):
    out_nodes.append(out_prefix + str(i + 1))
    tf.identity(h5_model.output[i],out_prefix + str(i + 1))
  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)
  if log_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)
#输出路径
output_dir = osp.join(os.getcwd(),"trans_model")
#加载模型
h5_model = load_model(weight_file_path)
h5_to_pb(h5_model,output_dir = output_dir,model_name = output_graph_name)
print('model saved')

将转换成的pb模型进行加载

load_pb.py
 
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
 
def load_pb(pb_file_path):
  sess = tf.Session()
  with gfile.FastGFile(pb_file_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
  print(sess.run('b:0'))
  #输入
  input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
  input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')
  #输出
  op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')
  #预测结果
  ret = sess.run(op, {input_x: 3, input_y: 4})
  print(ret)

补充知识:h5模型转化为pb模型,代码及排坑

我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型,但是训练的代码是用keras写的,所以生成keras特定的h5模型,所以用到了h5_to_pb.py函数。

附上h5_to_pb.py(python3)

#*-coding:utf-8-*

"""
将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件
"""
# ==========================================================

from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import os.path as osp
import os
from keras import backend
#from keras.models import Sequential

def h5_to_pb(h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="output_", log_tensorboard=True):
  """.h5模型文件转换成pb模型文件
  Argument:
    h5_model: str
      .h5模型文件
    output_dir: str
      pb模型文件保存路径
    model_name: str
      pb模型文件名称
    out_prefix: str
      根据训练,需要修改
    log_tensorboard: bool
      是否生成日志文件
  Return:
    pb模型文件
  """
  if os.path.exists(output_dir) == False:
    os.mkdir(output_dir)
  out_nodes = []
  for i in range(len(h5_model.outputs)):
    out_nodes.append(out_prefix + str(i + 1))
    tf.identity(h5_model.output[i], out_prefix + str(i + 1))
  sess = backend.get_session()

  from tensorflow.python.framework import graph_util, graph_io
  # 写入pb模型文件
  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)
  # 输出日志文件
  if log_tensorboard:
    from tensorflow.python.tools import import_pb_to_tensorboard
    import_pb_to_tensorboard.import_to_tensorboard(os.path.join(output_dir, model_name), output_dir)

if __name__ == '__main__':
  # .h模型文件路径参数
  input_path = 'D:/CSP'
  weight_file = 'xingren.h5'
  weight_file_path = os.path.join(input_path, weight_file)
  output_graph_name = weight_file[:-3] + '.pb'

  # pb模型文件输出输出路径
  output_dir = osp.join(os.getcwd(),"trans_model")
  #model.save(xingren.h5)
  # 加载模型
  #h5_model = Sequential()
  h5_model = load_model(weight_file_path)
  #h5_model.save(weight_file_path)
  #h5_model.save('xingren.h5')
  h5_to_pb(h5_model, output_dir=output_dir, model_name=output_graph_name)
  print ('Finished')

在运行的时候遇到了下面问题:

将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作

原因:我们训练模型的时候用save_weights函数保存模型,但是这个函数只保存了权重文件,并没有又保存模型的参数。要把save_weights改为save。

下边是两个函数介绍:

save()保存的模型结果,它既保持了模型的图结构,又保存了模型的参数。

save_weights()保存的模型结果,它只保存了模型的参数,但并没有保存模型的图结构

以上这篇将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
详解Python中内置的NotImplemented类型的用法
Mar 31 Python
深入学习Python中的装饰器使用
Jun 20 Python
Python高级特性切片(Slice)操作详解
Sep 27 Python
Flask框架web开发之零基础入门
Dec 10 Python
在python中使用requests 模拟浏览器发送请求数据的方法
Dec 26 Python
python网络应用开发知识点浅析
May 28 Python
TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例
Feb 10 Python
Python xlrd excel文件操作代码实例
Mar 10 Python
pyinstaller打包找不到文件的问题解决
Apr 15 Python
Python库安装速度过慢解决方案
Jul 14 Python
Django如何在不停机的情况下创建索引
Aug 02 Python
聊聊Python String型列表求最值的问题
Jan 18 Python
tensorflow转换ckpt为savermodel模型的实现
May 25 #Python
基于Python把网站域名解析成ip地址
May 25 #Python
使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式
May 25 #Python
Python使用configparser读取ini配置文件
May 25 #Python
浅谈tensorflow模型保存为pb的各种姿势
May 25 #Python
详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法
May 25 #Python
keras模型保存为tensorflow的二进制模型方式
May 25 #Python
You might like
杏林同学录(二)
2006/10/09 PHP
将OICQ数据转成MYSQL数据
2006/10/09 PHP
PHP文件注释标记及规范小结
2012/04/01 PHP
PHP编程入门的基本语法知识点总结
2016/01/26 PHP
PHP生成唯一ID之SnowFlake算法
2016/12/17 PHP
PHP基于自定义类随机生成姓名的方法示例
2017/08/05 PHP
键盘控制事件应用教程大全
2006/11/24 Javascript
Javascript Boolean、Nnumber、String 强制类型转换的区别详细介绍
2012/12/13 Javascript
jquery的ajaxSubmit()异步上传图片并保存表单数据演示代码
2013/06/04 Javascript
使用text方法获取Html元素文本信息示例
2014/09/01 Javascript
JavaScript避免内存泄露及内存管理技巧
2014/09/05 Javascript
jquery实现图片随机排列的方法
2015/05/04 Javascript
很棒的Bootstrap选项卡切换效果
2016/07/01 Javascript
Javascript中的对象和原型(二)
2016/08/12 Javascript
jquery二级目录选中当前页的css样式
2016/12/08 Javascript
全面解析Node.js 8 重要功能和修复
2017/06/02 Javascript
Bootstrap treeview实现动态加载数据并添加快捷搜索功能
2018/01/07 Javascript
webpack+vue2构建vue项目骨架的方法
2018/01/09 Javascript
Vuex 入门教程
2018/01/10 Javascript
JS 实现缓存算法的示例(FIFO/LRU)
2018/03/20 Javascript
bootstrap下拉框动态赋值方法
2018/08/10 Javascript
修改NPM全局模式的默认安装路径的方法
2020/12/15 Javascript
[01:22:42]2014 DOTA2华西杯精英邀请赛 5 24 DK VS LGD
2014/05/26 DOTA
Python中函数的多种格式和使用实例及小技巧
2015/04/13 Python
在Python中操作文件之read()方法的使用教程
2015/05/24 Python
matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例
2020/04/17 Python
Python中三维坐标空间绘制的实现
2020/09/22 Python
python+openCV对视频进行截取的实现
2020/11/27 Python
草莓网官网:StrawberryNET
2019/08/21 全球购物
致200米运动员广播稿
2014/02/06 职场文书
2015年初中元旦晚会活动总结
2014/11/28 职场文书
小学生节水倡议书
2015/04/29 职场文书
2015年见习期个人工作总结
2015/05/28 职场文书
Linux安装apache服务器的配置过程
2021/11/27 Servers
使用CSS设置滚动条样式
2022/01/18 HTML / CSS
pandas进行数据输入和输出的方法详解
2022/03/23 Python