如何将TensorFlow SavedModel图转换为Caffe模型？

Question

我想使用MMdnn将tensorflow ResNet模型转换为其他框架。似乎我只能使用mmconvert从.pb冻结图文件中读取。

但是，当使用tf.estimator.Estimator时，它创建的.pb文件是SavedModelDef。我理解这是tf GraphDef的包装器。因此，可以使用freeze_graph.py从SavedModel中提取GraphDef .pb文件。

从那里，我将需要tf GraphDef中输入节点的名称。但我不确定如何从.pbtxt中查找名称。根据该框架，tf.Estimator输入使用tf.Dataset对象。

我猜应该有一个tf.Placeholder接受输入。但我不确定如何找到实际的输入节点。

- Joey Carson

Answer 1

在这里回答自己的问题。tensorflow附带的freeze_graph实用程序可用于从tf SavedModel格式中提取graphdef。

要找到输入节点的名称，请确保将tf SavedModel保存为pbtxt格式。打开它并查找计算图的第一个节点，例如如果使用tf resnet，则第一个节点将被命名为resnet_model / *。找到馈送此节点的节点，您将拥有指定给MMdnn工具的输入节点的名称。我预计这将是Estimator添加的tf.Placeholder用于输入。该节点仅命名为 Placeholder ，因此我将其指定为输入节点。

首先提取计算图。

<code>freeze_graph --input_saved_model_dir <path/to/saved_model_dir> --output_node_names softmax --output_graph ./graph_def.pb
</code>

然后使用MMdnn将其转换为caffe。

mmconvert -sf tensorflow -iw ./graph_def.pb --inNodeName Placeholder --inputShape 224,224,3 --dstNodeName softmax -df caffe -om tf_resnet

- Joey Carson