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cf7567d8
编写于
1月 25, 2019
作者:
J
jiangjiajun
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https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle
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tensorflow2fluid/README.md
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cf7567d8
# tensorflow2fluid
# tensorflow2fluid
[
![License
](
https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg
)
](LICENSE)
## 依赖
> python = 2.7
> tensorflow >= 1.12.0
> 注:tensorflow2fluid的运行不依赖于paddlepaddle
## 介绍
tensorflow2fluid支持将训练好的TensorFlow模型转至PaddlePaddle fluid模型,转换后的保存目录中,文件list如下表所示
|文件|作用|
|------------------|-----------------------------------------------|
|my_model.py|基于PaddlePaddle实现的模型网络结构python代码|
|ref_name.txt|my_model.py中各tensor与原TensorFlow模型中的tensor对应关系|
|const_
*/params_*
|转换后的模型参数文件|
## 用法
使用tensorflow2fluid转换模型时,所需的信息如下
|参数|说明|
|------------------|-----------------------------------------------|
|meta_file|TensorFlow模型序列化后保存的meta文件|
|ckpt_file|TensorFlow模型保存checkpoint目录|
|pb_file|Tensorflow保存的pb格式模型|
|input_nodes|输入tensor名,多个输入时以空格分隔|
|input_shape|输入tensor的shape(batch维度以None表示),shape之间以空格分隔,shape内各维度以逗号分隔,须与input_nodes对应|
|output_shape|输出tensor名,多个输出时以空格分隔|
|save_dir|转换后的模型保存路径|
目前TensorFlow保存的模型主要包括ckpt和pb两种类型。其中加载ckpt模型时,同时也需通过meta文件导入网络结构;而pb模型则已将网络结构和参数均序列化至同一个文件。因此,加载ckpt模型时,需指定meta_file和ckpt_file,而加载pb模型,则只需指定pb_file即可。
### 例:将inception_v3模型转换至PaddlePaddle
```
Bash
wget http://download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28.tar.gz
tar xzvf http://download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28.tar.gz
python demo/inception_v3/export_to_checkpoint.py inception_v3.py checkpoint
python convert.py --meta_file checkpoint/model.meta \
--ckpt_dir checkpoint \
--in_nodes inputs \
--input_shape None,299,299,3 \
--output_nodes InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze \
--save_dir paddle_inception_v3
```
### 加载转换后的模型
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