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对冻结图的支持会在 tensorflow 2.0 中继续还是被弃用？我的意思是从 saved_model 创建/优化冻结图的脚本和 API。还有用于运行推理的 API。

假设将来会支持它，那么在 tensorflow 2.0 中对冻结图运行推理的推荐方法是什么？

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TensorFlow 2.0 将不支持freeze_graph.py冻结图 API 。converter_variables_to_constants

在 2.0 中，主要的导出格式是SavedModels，因此 API 被构建为直接支持 SavedModels。可以使用该v1.compat路径对现有冻结图进行推理。

于 2019-05-30T19:54:13.543 回答
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现在，freeze_graphTensorFlow 2.0 稳定版正式发布。

在这里检查。

在此处输入图像描述

于 2019-10-01T21:17:26.253 回答
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如果您使用 estimator 来构建模型，您可以使用 tf.estimator.Estimator.export_saved_model 来冻结您的模型。

model = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_fn, 
    model_dir=model_saved_dir)

def serving_input_receiver_fn():
    # in here, my input is 512 x 512 single channel image
    feature = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 512, 512, 1], name="inputs")
    return tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver(feature, feature)

model.export_saved_model(model_saved_dir, serving_input_receiver_fn)

此代码适用于 tensorflow 2.0

或者你使用keras，可以参考官网的步骤 https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load#savedmodel_format

于 2020-01-04T15:44:08.227 回答