Je suis nouveau dans l'apprentissage en profondeur et je souhaite utiliser un modèle pré-formé (EAST) pour servir à partir du service AI Platform, j'ai ces fichiers mis à disposition par le développeur:
Je veux le convertir en TensorFlow .pb
format. Y a-t-il un moyen de le faire? J'ai pris le modèle de ici
Le code complet est disponible ici .
J'ai recherché ici et il montre le code suivant pour le convertir:
De tensorflow/models/research/
INPUT_TYPE=image_tensor
PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
TRAINED_CKPT_PREFIX={path to model.ckpt}
EXPORT_DIR={path to folder that will be used for export}
python object_detection/export_inference_graph.py \
--input_type=${INPUT_TYPE} \
--pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
--trained_checkpoint_prefix=${TRAINED_CKPT_PREFIX} \
--output_directory=${EXPORT_DIR}
Je n'arrive pas à comprendre quelle valeur passer:
Voici le code pour convertir le point de contrôle en SavedModel
import os
import tensorflow as tf
trained_checkpoint_prefix = 'models/model.ckpt-49491'
export_dir = os.path.join('export_dir', '0')
graph = tf.Graph()
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
# Restore from checkpoint
loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + '.meta')
loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)
# Export checkpoint to SavedModel
builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
[tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING],
strip_default_attrs=True)
builder.save()
Suite à la réponse de @Puneith Kaul, voici la syntaxe de tensorflow version 1.7:
import os
import tensorflow as tf
export_dir = 'export_dir'
trained_checkpoint_prefix = 'models/model.ckpt'
graph = tf.Graph()
loader = tf.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + ".meta" )
sess = tf.Session()
loader.restore(sess,trained_checkpoint_prefix)
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.TRAINING, tf.saved_model.tag_constants.SERVING], strip_default_attrs=True)
builder.save()