在Tensorboard上分析张量流图或.pb文件

Question

我一直在关注“ Android上的Tensorflow”的github存储库。

1. 我能够使用巴泽勒构建代码，然后导入Android项目到Android Studio中，提到这里。
2. 正如你可以看到这里，构建APK，使用Android工作室，模型文件后/图表都包含在tensorflow/examples/android/assets
3. 默认情况下，tensorflow_inception_graph.pb并且imagenet_comp_graph_label_strings.txt都包括在内，从而APK是建立被下载inception5文件。

怎么了

1. 我有一个重新训练的图形（InceptionV3模型，在中提到tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py），可以将其放置在android目录中的assets文件夹中并生成一个有效的APK。
2. 使用默认图形或.pb文件时的推断时间约为500毫秒，而使用retrained.pb或图形时的推断时间约为1400毫秒（在OnePlus3T设备上测试）

请帮我理解

1. 如何tensorflow_inception_graph.pb在Tensorboard上分析默认值

Answer 1

去年五月，他们引入了一个名为该功能的帮助程序脚本import_pb_to_tensorboard。

usage: import_pb_to_tensorboard.py [-h] [--model_dir MODEL_DIR]
                                   [--log_dir LOG_DIR]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model_dir MODEL_DIR
                        The location of the protobuf ('pb') model to
                        visualize.
  --log_dir LOG_DIR     The location for the Tensorboard log to begin
                        visualization from.

请注意，当前版本中的版本master似乎比张量流最新1.2.1发行版本中的版本受到了更多的喜爱，因此我建议使用此版本。