如何找到已冻结模型的输入和输出节点

Question

我想在模型动物园中使用tensorflow的optimize_for_inference.py脚本，用于冻结的模型： ssd_mobilenet_v1_coco。

如何找到/确定模型的输入和输出名称?

tensorboard生成的图形高清版本

这个问题可能会有所帮助：给定一个TensorFlow模型图，如何找到输入节点和输出节点名称（对我没有帮助）。

- gustavz

Answer 1

使用tensorflow对象检测API保存的所有模型都将 image_tensor 作为输入节点名称。 目标检测模型有4个输出：

1. num_detections：预测给定图像的检测数
2. detection_classes：模型训练的类别数
3. detection_boxes：预测(ymin，xmin，ymax，xmax)坐标
4. detection_scores：预测每个类的置信度，应选择具有最高预测值的类别

用于saved_model推理的代码

def load_image_into_numpy_array(path):
    'Converts Image into numpy array'
    img_data = tf.io.gfile.GFile(path, 'rb').read()
    image = Image.open(BytesIO(img_data))
    im_width, im_height = image.size
    return np.array(image.getdata()).reshape((im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)


# Load saved_model 
model = tf.saved_model.load_model('custom_mode/saved_model',tags=none)

# Convert image into numpy array
numpy_image = load_image_into_numpy_array('Image_path')

# Expand dimensions
input_tensor = np.expand_dims(numpy_image, 0)

# Send image to the model
model_output = model(input_tensor)
# Use output_nodes to predict the outputs 
num_detections = int(model_output.pop('num_detections'))
detections = {key: value[0, :num_detections].numpy()
              for key, value in detections.items()}

detections['num_detections'] = num_detections
detections['detection_classes'] = detections['detection_classes'].astype(np.int64)
boxes = detections['detection_boxes']
scores = detections['detection_scores']
pred_class = detections['detection_classes']

- keertika jain

Answer 2

我认为你可以使用以下代码。我从这里下载了ssd_mobilenet_v1_coco冻结模型，并能够获取如下所示的输入和输出名称。

!pip install tensorflow==1.15.5

import tensorflow as tf
tf.__version__ # TF1.15.5

gf = tf.GraphDef()  
m_file = open('/content/frozen_inference_graph.pb','rb')
gf.ParseFromString(m_file.read())
 
with open('somefile.txt', 'a') as the_file:
   for n in gf.node:
       the_file.write(n.name+'\n')
 
file = open('somefile.txt','r')
data = file.readlines()
print("output name = ")
print(data[len(data)-1])
 
print("Input name = ")
file.seek ( 0 )
print(file.readline())

输出是

output name = 
detection_classes

Input name = 
image_tensor

请查看此处的代码片段。

- user11530462

Answer 3

你可以直接执行 model.summary() 来查看所有层的名称（以及它们的类型）。这是第一列。

- Finn Meyer