因為訓練的時候偷懶沒有定義output node，所以在模型轉換這一步就遇到了麻煩。因為不知道output node name，又不想重新訓練，只能從tensorboard中尋找節點的名字。因為我保存的方式是SavedModel（tensorflow servicing），所以沒有tfevents文件，只能重新恢復計算圖，再生成。

簡單記錄一下：

1、從pb文件中恢復計算圖，之後在/home/aldy/log路徑下生成文件

import tensorflow as tf

path = ‘/home/aldy/saved_model.pb’

graph = tf.get_default_graph()
graph_def 
 
= graph.as_graph_def()
graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(path, ‘rb‘).read())

tf.import_graph_def(graph_def, name=‘graph‘)
summaryWriter = tf.summary.FileWriter(‘/home/aldy/log/‘, graph)

2、tensorboard加載該文件

tensorboard --logdir /home/aldy/log

3、在瀏覽器中查看

將生成的鏈接復制到瀏覽器中即可

從pb文件中恢復計算圖並在tensorboard中展示