将keras模型导出为tf frozen graph
frozen keras model
将keras的h5文件转换为tensorflow的pb文件, 这里面使用了 convert_variables_to_constants将模型中的变量都convert成了常量（方便后续采用quantilize或者tensorrt， 对模型推断部分做进一步的优化）
import keras
from keras.layers.core import K
import tensorflow as tf
def frozen_keras_model(keras_model_path, output_node_names, export_path):
output_node_namess = output_nodes.split(",")
model = keras.models.load_model(keras_model_path)
print("the model output nodes is {}".format(model.outputs))
with K.get_session() as sess:
output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
sess,
tf.get_default_graph().as_graph_def(),
output_nodes_names,
variable_names_blacklist=['global_step']
)
with tf.gfile.Gfile(export_path, "wb") as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
将global_step放到variable_names_blacklist是因为2中的bug.
variable_names_blacklist=['global_step']
可以通过print model.outputs来查看keras的输出节点，可以通过tensorboard来看keras模型，然后找到最后的输出节点。一般keras模型的输出节点有好多个（比如训练用的之类的)，预测输出节点为其中的一个。
使用tensorboard展示keras model对应的graph
首先使用tf summary创建相应的log
def keras_model_graph(keras_model_path, log_dir):
model = keras.model.load_model(keras_model_path)
with K.get_session() as sess:
train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)
train_writer.add_graph(sess.graph)
启动tensorboard
$tensorboard --log_dir logdir