如何在TF2环境下优化预训练模型用于推理并生成冻结图

针对你在TF2环境下优化TFHub预训练SSD目标检测模型、导出冻结图用于硬件加速器部署的需求，以下是官方推荐的可行方案：
TF2已正式废弃原optimize_for_inference和freeze_graph接口，你可以通过以下步骤完成优化和冻结图导出：

步骤1：迁移学习完成后导出标准SavedModel #

完成SSD模型的迁移学习训练后，先将模型导出为TF2标准SavedModel格式，该格式包含完整的计算图和权重参数，是后续所有优化操作的基础。

步骤2：从SavedModel导出冻结图（适配硬件加速器要求） #

你可以使用tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants接口实现变量转常量的冻结操作，这是目前TF2官方推荐的冻结图导出方案，示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 加载你训练好的SavedModel
loaded_model = tf.saved_model.load("./trained_savedmodel")
infer = loaded_model.signatures["serving_default"]

# 打印查看模型所有输出节点名称，SSD多输出模型的所有输出节点都需要记录
print("模型输出节点名称：", [output.name for output in infer.outputs])

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    # 转换变量为常量完成图冻结
    frozen_graph_def = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(
        sess,
        sess.graph.as_graph_def(),
        # 此处填入上一步打印的输出节点名称，需去掉末尾的:0后缀
        ["detection_boxes", "detection_classes", "detection_scores", "num_detections"]
    )

# 导出冻结图pb文件
with tf.io.gfile.GFile("frozen_inference_graph.pb", "wb") as f:
    f.write(frozen_graph_def.SerializeToString())

步骤3：推理优化操作（可根据硬件需求选择） #

如果需要进一步压缩模型体积、提升推理性能，可以选择以下优化方案：

• 量化优化：使用tf.keras.models.quantize_model实现训练后量化或者量化感知训练，可将模型体积压缩为原有的1/4，推理速度提升2~3倍，精度损失极小，适配绝大多数硬件加速器。
• 算子融合：可以借助TensorFlow Lite转换器完成卷积、BN、激活层的算子融合，减少推理时的算子调度开销，示例代码如下：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("./trained_savedmodel")
# 开启默认优化，包含算子融合、权重量化
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 若需要导出TFLite格式直接部署可执行下行代码，若要继续转冻结图可提取converter内部优化后的graph_def
tflite_model = converter.convert()
with open("optimized_model.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

注意事项 #

• 你选用的SSD MobileNetV2 FPNLite 640x640模型本身已经针对端侧部署做过基础优化，导出冻结图时只需确保输出节点与硬件加速器的要求匹配即可，无需额外裁剪冗余算子。
• 若你的硬件加速器支持TensorFlow Lite格式，优先直接导出优化后的TFLite模型，比单独的冻结图优化程度更高，部署流程更简单。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ai2ys