在前面两节中，我们学习了如何开始和训练自己的模型，下面我们继续优化它们。
- 得到 pb 类型的图，帮助我们分析
from tensorflow.python.framework import graph_io
graph_io.write_graph(self.sess.graph,"./tests/", "input_graph.pb")
- 固化
freez_graph
bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph&& \
bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph \
--input_graph=some_graph_def.pb \
--input_checkpoint=model.ckpt-8361242 \
--output_graph=/tmp/frozen_graph.pb
--output_node_names=softmax
- 优化
optimize_for_inference
bazel-bin/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference
--input=froze_ctc.pb
--output=optimized_ctc.pb
--frozen_graph=True
--input_names=Placeholder,seq_len
--output_names=CTCGreedyDecoder
--placeholder_type_enum=13
- 量化
quantize_graph
bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantize_graph
--input=./optimized_ctc.pb
--output_node_names=CTCGreedyDecoder
--print_nodes
--output=./quantized_graph.pb
--mode=eightbit
--logtostderr
原帖作者 neverchange