有什么区别frozen_inference_graph.pb和saved_model.pb？

Question

我有一个训练有素的模型（更快的R-CNN），我使用export_inference_graph.py导出用于推理。我试图了解创建的frozen_inference_graph.pb和saved_model.pb以及model.ckpt*文件之间的区别。我也看过.pbtxt的陈述。

我尝试阅读这个，但无法找到答案：https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/

每个文件包含什么？哪些可以转换为其他？每个人的理想目的是什么？

Answer 1

frozen_inference_graph.pb是一个无法再训练的冻结图，它定义了graphdef并且实际上是一个序列化图形，可以加载以下代码：

def load_graph(frozen_graph_filename):
    with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        return graph_def
tf.import_graph_def(load_graph("frozen_inference_graph.pb"))

保存的模型是由tf.saved_model.builder生成的模型，必须导入到会话中，此文件包含所有训练权重的完整图形（就像冻结的图形一样）但是这里可以训练，这一个未序列化，需要通过此代码段加载。 []是tagconstants，可以被saved_model_cli读取。这个模型也常常用于预测，就像google ml engine par例子一样：

with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [], "foldername to saved_model.pb, only folder")

model.ckpt文件是在训练期间生成的检查点，用于恢复训练或在训练后出现问题时进行备份。如果您有已保存的模型和冻结的图形，则可以忽略它。

.pbtxt文件与之前讨论的模型基本相同，但后来人类可读，而不是二进制。这些也可以忽略。

要回答您的转换问题：已保存的模型可以转换为冻结图形，反之亦然，尽管从冻结图形中提取的saved_model也不可训练，但它的存储方式是保存的模型格式。可以读入检查点并将其加载到会话中，您可以在其中构建保存的模型。

希望我帮助，任何问题，请求！

Answer 2

要添加，frozen_graph.pb包括两件事：1。图形定义2.训练参数

而save_model.pb，只是有图形定义。

这就是为什么如果你检查两个.pb文件的大小，frozen_graph.pb的大小总是更大。