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

Question

我有一个训练有素的模型（Faster R-CNN），导出该模型export_inference_graph.py可用于推理。我想了解创造之间的区别frozen_inference_graph.pb，并saved_model.pb也model.ckpt*文件。我也看到了.pbtxt表示形式。

我尝试通读此书，但找不到真正的答案：https : //www.tensorflow.org/extend/tool_developers/

这些文件包含哪些内容？哪些可以转换为其他？每个的理想目的是什么？

Answer 1

Frozen_inference_graph.pb，是一个冻结的图，无法再对其进行训练，它定义了graphdef，实际上是一个序列化图，可以用以下代码加载：

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，必须将其导入到会话中，此文件包含具有所有训练权重的完整图（就像冻结图一样），但是可以在此处对其进行训练，而这个未序列化，需要通过此代码段加载。[]是tagconstant，可以由saved_model_cli读取。该模型通常也可以用来进行预测，例如Google ml引擎标准示例：

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

model.ckpt文件是在训练过程中生成的检查点，用于在训练后出现问题时恢复训练或进行备份。如果您有一个已保存的模型和一个冻结的图，则可以忽略它。

.pbtxt文件与先前讨论的模型基本相同，但随后为人类可读的文件，而不是二进制文件。这些也可以忽略。

要回答您的转换问题：尽管从冻结图提取的save_model也无法训练，但是可以将保存的模型转换为冻结的图，反之亦然，但是存储模型的方式为保存的模型格式。可以读取检查点并将其加载到会话中，然后您可以在其中建立保存的模型。

希望我能提供帮助，有任何问题，请问问！

Answer 2

补充一下，frozen_graph.pb 包括两件事：1. Graph 定义 2. 训练参数

而save_model.pb，只有图形定义。

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。