要将TensorFlow 1.4训练的ResNet模型保存为.pb文件，可以按照以下步骤进行操作：
- 在训练过程中，确保已定义并训练了所需的ResNet模型。
- 创建一个
tf.train.Saver()对象，用于保存训练好的模型参数。 - 在会话（Session）中运行
tf.global_variables_initializer()来初始化所有变量。 - 在合适的时间点调用
saver.save(session, save_path)方法来保存模型参数。其中，session是当前的会话对象，save_path是指定保存路径和文件名的字符串。 - 使用
freeze_graph.py脚本来冻结图并将其保存为.pb文件。这个脚本通常位于TensorFlow的安装目录下的tensorflow/python/tools/freeze_graph.py。
具体步骤如下所示：
import tensorflow as tf
# 假设已经定义和训练了ResNet模型
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 进行模型训练...
# 保存模型参数
saver.save(sess, save_path)
# 使用freeze_graph.py脚本冻结图并保存为.pb文件
# 命令格式：python freeze_graph.py --input_saved_model_dir=<save_path> --output_node_names=<output_nodes> --output_graph=<pb_file_path>
在上述代码中，需要根据实际情况替换save_path为模型参数的保存路径和文件名。此外，还需要使用TensorFlow的freeze_graph.py脚本来冻结图并将其保存为.pb文件。具体使用方式可以参考TensorFlow官方文档中关于”Freezing a model”部分的说明。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
