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通过pb文件做PyTorch模型

作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何通过pb文件来创建PyTorch模型。下面将详细介绍整个过程。

流程图

flowchart TD
    A(加载pb文件) --> B(转换为ONNX格式)
    B --> C(通过ONNX格式加载模型)
    C --> D(将模型转换为PyTorch模型)
    D --> E(使用PyTorch模型进行预测)

步骤说明

1. 加载pb文件

首先，你需要加载pb文件，并将其转换为ONNX格式以便在PyTorch中加载模型。使用以下代码加载pb文件：

import tensorflow as tf

# 加载pb文件
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 创建默认图，并将pb文件中的图定义加入到默认图中
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

2. 转换为ONNX格式

接下来，我们需要将pb文件转换为ONNX格式。ONNX是一种跨平台的模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间进行转换。使用以下代码将pb文件转换为ONNX格式：

# 导入TensorFlow的转换工具
from tensorflow.python.framework import graph_util
from tensorflow.python.framework import graph_io

# 获取默认图的定义
graph = tf.get_default_graph()

# 将默认图中的变量转换为常量
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
    sess,
    graph.as_graph_def(),
    output_node_names
)

# 将转换后的模型保存为ONNX格式
output_file = 'model.onnx'
graph_io.write_graph(output_graph_def, './', output_file, as_text=False)

3. 通过ONNX格式加载模型

一旦我们将pb文件转换为ONNX格式，我们就可以使用PyTorch加载模型了。使用以下代码加载ONNX格式的模型：

import torch
import torchvision

# 加载ONNX模型
onnx_model = torchvision.models.onnx.load('model.onnx')

# 使用ONNX模型定义PyTorch模型
pytorch_model = torch.onnx.import_to_pytorch(onnx_model)

4. 将模型转换为PyTorch模型

现在，我们已经成功加载了ONNX模型并定义了PyTorch模型。使用以下代码将ONNX模型转换为PyTorch模型：

import torch
import torchvision

# 加载ONNX模型
onnx_model = torchvision.models.onnx.load('model.onnx')

# 使用ONNX模型定义PyTorch模型
pytorch_model = torch.onnx.import_to_pytorch(onnx_model)

# 保存PyTorch模型
torch.save(pytorch_model.state_dict(), 'model.pth')

5. 使用PyTorch模型进行预测

最后，我们可以使用转换后的PyTorch模型进行预测。使用以下代码加载PyTorch模型并进行预测：

import torch

# 加载PyTorch模型
pytorch_model = MyModel()
pytorch_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
pytorch_model.eval（)

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 进行预测
output = pytorch_model(input_data)

总结

通过上述步骤，你可以成功地通过pb文件创建PyTorch模型。首先，需要加载pb文件并将其转换为ONNX格式。然后，使用ONNX格式加载模型，并将其转换为PyTorch模型。最后，使用PyTorch模型进行预测。希望这篇文章对你有所帮助！