python-3.x之如何将 .ckpt 转换为 .pb_编程设计

我是深度学习的新手，我想使用预训练 (EAST) 模型从 AI Platform Serving 提供服务，开发人员提供了以下文件:

model.ckpt-49491.data-00000-of-00001

检查站

model.ckpt-49491.index

model.ckpt-49491.meta

我想把它转换成 TensorFlow .pb格式。有没有办法做到这一点？我的模型来自 here

完整代码可用 here .

我查过 here它显示了以下代码来转换它:

来自 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}

我无法弄清楚要传递什么值:

INPUT_TYPE

PIPELINE_CONFIG_PATH。

请您参考如下方法:

这是将检查点转换为 SavedModel 的代码

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()