python - 如何将在 tensorflow 2 中训练的模型转换为 tensorflow 1 冻结图

Question

我想使用 tensorflow 2 训练模型，但之后我需要使用仅与 tensorflow 1 兼容的转换器。是否有可能，如果可以，如何将使用 tensorflow 2 训练的模型转换为 tensorflow 1 格式？

Answer 1

如果没有方法可以可靠地将您的 TF2 模型转换为 TF1，您始终可以保存训练的参数（权重、偏差）并稍后使用它们来启动您的 TF1 图。我以前这样做是为了其他目的。您可以按如下方式保存：

weights = []
for layer in model.layers:

    w = layer.get_weights()
    if len(w)>0:
      print(layer.name)
      weights.append(w)


with open('mnist_weights.pkl', 'wb') as f:
  pickle.dump(weights, f)  

每一层的位置w[0]=weights和w[1]=biases