TensorFlow直接使用ckpt模型predict不用restore

小灰灰 2023-07-12 05:09 1阅读 0赞

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    # from util import *
    import cv2
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    # from tensorflow.python.framework import graph_util
    import os
    
    os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID'
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
    image_path = './8760.pgm'
    
    input_checkpoint = './model/xu_spatial_model_1340.ckpt'
    
    sess = tf.Session()
    saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta')
    saver.restore(sess, input_checkpoint)
    
    # input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数
    input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("coef_input:0")
    is_training = sess.graph.get_tensor_by_name('is_training:0')
    batch_size = sess.graph.get_tensor_by_name('batch_size:0')
    # 定义输出的张量名称
    output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("xuNet/logits:0")  # xuNet/Logits/logits
    image = cv2.imread(image_path, 0)
    # 读取测试图片
    out = sess.run(output_tensor_name, feed_dict={ input_image_tensor: np.reshape(image, (1, 512, 512, 1)),
                                                  is_training: False,
                                                  batch_size: 1})
    print(out)

ckpt模型中的所有节点名称，可以这样查看

[n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]

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