¿Cómo restaurar el modelo de Tensorflow desde el archivo .pb en Python?

Solución:

El siguiente código leerá el modelo e imprimirá los nombres de los nodos en el gráfico.

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
GRAPH_PB_PATH = './frozen_model.pb'
with tf.Session() as sess:
   print("load graph")
   with gfile.FastGFile(GRAPH_PB_PATH,'rb') as f:
       graph_def = tf.GraphDef()
   graph_def.ParseFromString(f.read())
   sess.graph.as_default()
   tf.import_graph_def(graph_def, name="")
   graph_nodes=[n for n in graph_def.node]
   names = []
   for t in graph_nodes:
      names.append(t.name)
   print(names)

Está congelando el gráfico correctamente, por eso obtiene resultados diferentes, básicamente, los pesos no se almacenan en su modelo. Puedes usar el freeze_graph.py (enlace) para obtener un gráfico almacenado correctamente.

Aquí está el código actualizado para tensorflow 2.

import tensorflow as tf

GRAPH_PB_PATH = './frozen_model.pb'
with tf.compat.v1.Session() as sess:
   print("load graph")
   with tf.io.gfile.GFile(GRAPH_PB_PATH,'rb') as f:
       graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
   graph_def.ParseFromString(f.read())
   sess.graph.as_default()
   tf.import_graph_def(graph_def, name="")
   graph_nodes=[n for n in graph_def.node]
   names = []
   for t in graph_nodes:
      names.append(t.name)
   print(names)

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