这篇文章主要为大家展示了tensorflow如何实现ckpt转换为savermodel模型，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。

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ckpt转换成SavedModel

convert_ckpt_to_savermodel.py

import tensorflow as tf
import sys
 
trained_checkpoint_prefix = sys.argv[1]
export_dir = sys.argv[2]
graph = tf.Graph()
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)
with tf.compat.v1.Session(graph=graph, config=config) as sess:
  # Restore from checkpoint
  loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + '.meta')
  loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)
 
  # Export checkpoint to SavedModel
  builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING], strip_default_attrs=True)
  builder.save()

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文章题目：tensorflow如何实现ckpt转换为savermodel模型-创新互联
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