把ResNet-L152模型的ckpt文件轉化為pb文件

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import freeze_graph

#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2'  #設置GPU
model_path  = "D:\\JupyterWorkSpace\\Tensorflow\\Fine-tuning\\tensorflow-resnet-pretrained-20160509\\ResNet-L152.ckpt" #設置model的路徑

def main():
    tf.reset_default_graph()
    saver = tf.train.import_meta_graph("D:\\JupyterWorkSpace\\Tensorflow\\Fine-tuning\\tensorflow-resnet-pretrained-20160509\\ResNet-L152.meta")
    #flow = tf.cast(flow, tf.uint8, 'out') #設置輸出類型以及輸出的接口名字，為了之后的調用pb的時候使用
    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, model_path)
        #保存圖
        tf.train.write_graph(sess.graph_def, './ResNet_L152_retrain/pb_model', 'model_ResNet_L152.pb')
        #把圖和參數結構一起
        freeze_graph.freeze_graph('ResNet_L152_retrain/pb_model/model_ResNet_L152.pb',
                                  '',
                                  False,
                                  model_path,
                                  'fc/xw_plus_b',
                                  'save/restore_all',
                                  'save/Const:0',
                                  'ResNet_L152_retrain/pb_model/frozen_model_ResNet_L152.pb',
                                  False,
                                  "")
    print("done")
    
if __name__ == '__main__':
    main()

　　總共有11個參數，一個個介紹下(必選： 表示必須有值；可選： 表示可以為空)： 
1、input_graph：（必選）模型文件，可以是二進制的pb文件，或文本的meta文件，用input_binary來指定區分（見下面說明） 
2、input_saver：（可選）Saver解析器。保存模型和權限時，Saver也可以自身序列化保存，以便在加載時應用合適的版本。主要用於版本不兼容時使用。可以為空，為空時用當前版本的Saver。 
3、input_binary：（可選）配合input_graph用，為true時，input_graph為二進制，為false時，input_graph為文件。默認False 
4、input_checkpoint：（必選）檢查點數據文件。訓練時，給Saver用於保存權重、偏置等變量值。這時用於模型恢復變量值。 
5、output_node_names：（必選）輸出節點的名字，有多個時用逗號分開。用於指定輸出節點，將沒有在輸出線上的其它節點剔除。 
6、restore_op_name：（可選）從模型恢復節點的名字。升級版中已棄用。默認：save/restore_all 
7、filename_tensor_name：（可選）已棄用。默認：save/Const:0 
8、output_graph：（必選）用來保存整合后的模型輸出文件。 
9、clear_devices：（可選），默認True。指定是否清除訓練時節點指定的運算設備（如cpu、gpu、tpu。cpu是默認） 
10、initializer_nodes：（可選）默認空。權限加載后，可通過此參數來指定需要初始化的節點，用逗號分隔多個節點名字。 
11、variable_names_blacklist：（可先）默認空。變量黑名單，用於指定不用恢復值的變量，用逗號分隔多個變量名字。 

參考：http://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689