我正在尝试将来自Open Images数据集的预训练的InceptionV3模型（.ckpt）转换为.pb文件，以用于Tensorflow for Mobile Poets示例。我已经搜索了该站点以及GitHub Repository，但是没有找到任何确定性的答案。
（OpenImages初始模型：https://github.com/openimages/dataset）
谢谢你的回复。
最佳答案
下面，我提供了一些我正在研究的文档草案，这可能会有所帮助。需要注意的另一件事是，如果您使用的是Slim，则首先需要运行export_inference_graph.py来获取.pb GraphDef文件。
在大多数情况下，使用TensorFlow训练模型将为您提供一个文件夹，其中包含GraphDef文件（通常以.pb或.pbtxt扩展名结尾）和一组检查点文件。移动或嵌入式部署所需的只是一个已被“冻结”的GraphDef文件，或者将其变量转换为内联常量，因此所有内容都在一个文件中。
要处理转换，您需要在tensorflow / pythons / tools / freeze_graph.py中保存的freeze_graph.py脚本。您将按以下方式运行它：bazel build tensorflow/tools:freeze_graphbazel-bin/tensorflow/tools/freeze_graph \--input_graph=/tmp/model/my_graph.pb \ --input_checkpoint=/tmp/model/model.ckpt-1000 \ --output_graph=/tmp/frozen_graph.pb \--input_node_names=input_node \--output_node_names=output_node \input_graph参数应指向保存您的模型体系结构的GraphDef文件。您的GraphDef可能已经以文本格式存储在磁盘上，在这种情况下，它很可能以“ .pbtxt”而不是“ .pb”结尾，并且您应该在命令中添加一个额外的--input_binary=false标志。input_checkpoint应该是最近保存的检查点。如检查点部分所述，您需要在此处为检查点集提供通用前缀，而不是完整的文件名。output_graph定义保存的冻结GraphDef的保存位置。由于它可能包含大量的权重值，它们以文本格式占用大量空间，因此始终将其保存为二进制Protobuf。output_node_names是要从中提取图形结果的节点名称的列表。这是必需的，因为冻结过程需要了解图形的哪些部分是实际需要的，以及哪些是训练过程的工件（如摘要操作）。仅保留有助于计算给定输出节点的操作。如果您知道将如何使用图形，则这些应该只是传递给Session :: Run（）作为获取目标的节点的名称。如果您没有这些信息，可以通过运行summarize_graph工具获得有关可能输出的一些建议。
由于TensorFlow的输出格式已经随着时间而改变，因此还有许多其他不常用的标志，例如input_saver，但希望您不要在使用现代框架版本训练的图形上使用这些标志。
关于python - 如何将.ckpt移植到.pb以便在Tensorflow for Mobile Poets中使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45041671/