要将TensorFlow模型保存为.pb文件，可以通过以下步骤来实现:
- 加载已经训练好的模型并获取模型的图结构和权重参数。
import tensorflow as tf
# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')
# 获取模型的图结构和权重参数
model_graph = tf.get_default_graph()
- 将模型的图结构和权重参数保存为.pb文件。
from tensorflow.python.framework import graph_io
# 定义输出.pb文件的路径
output_pb_path = 'path_to_output_pb_file.pb'
# 将模型的图结构和权重参数保存为.pb文件
with model_graph.as_default():
sess = tf.keras.backend.get_session()
graph_io.write_graph(sess.graph, './', output_pb_path, as_text=False)
- 最后，可以使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite等工具加载并使用保存的.pb文件进行推理或部署模型。
总的来说，通过以上步骤，可以简单地将训练好的TensorFlow模型保存为.pb文件，以便后续使用。
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