如何实现TensorFlow固化模型-创新互联

小编这次要给大家分享的是如何实现TensorFlow固化模型，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

前言

TensorFlow目前在移动端是无法training的，只能跑已经训练好的模型，但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的，如何将参数、graph同时保存呢？

生成模型

主要有两种方法生成模型，一种是通过freeze_graph把tf.train.write_graph()生成的pb文件与tf.train.saver()生成的chkp文件固化之后重新生成一个pb文件，这一种现在不太建议使用。另一种是把变量转成常量之后写入PB文件中。我们简单的介绍下freeze_graph方法。

freeze_graph

这种方法我们需要先使用tf.train.write_graph()以及tf.train.saver()生成pb文件和ckpt文件，代码如下：

with tf.Session() as sess:
 saver = tf.train.Saver()
 saver.save(session, "model.ckpt")
 tf.train.write_graph(session.graph_def, '', 'graph.pb')

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。