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我正在使用自定义图像集来训练使用 Tensorflow API 的神经网络。在成功的训练过程之后，我得到了这些包含不同训练变量值的检查点文件。我现在想从这些检查点文件中获取推理模型，我找到了执行此操作的脚本，然后我可以使用它来生成 deepdream 图像，如本教程中所述。问题是当我使用以下方法加载模型时：

import tensorflow as tf
model_fn = 'export'

graph = tf.Graph()
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)
with tf.gfile.FastGFile(model_fn, 'rb') as f:
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(f.read())
t_input = tf.placeholder(np.float32, name='input')
imagenet_mean = 117.0
t_preprocessed = tf.expand_dims(t_input-imagenet_mean, 0)
tf.import_graph_def(graph_def, {'input':t_preprocessed})

我收到此错误：

graph_def.ParseFromString(f.read())

self.MergeFromString（序列化）

raise message_mod.DecodeError('Unexpected end-group tag.') google.protobuf.message.DecodeError: Unexpected end-group tag。

该脚本需要一个协议缓冲区文件，我不确定我用来生成推理模型的脚本是否给了我原型缓冲区文件。

有人可以建议我做错了什么，或者有更好的方法来实现这一点。我只是想将张量生成的检查点文件转换为原型缓冲区。

谢谢

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您运行的脚本的链接已损坏，但无论如何建议不要尝试从检查点生成推理模型，而是在训练程序末尾嵌入代码，该代码将发出“SavedModel”导出（这与检查点不同）。

请参阅 [1]，尤其是标题“构建保存的模型”。请注意，保存的模型包含多个文件，其中一个确实是协议缓冲区（我希望它直接回答您的问题）；其他是变量文件和（可选）资产文件。

[1] https://www.tensorflow.org/programmers_guide/saved_model

于 2018-02-05T19:08:51.910 回答