これで、プルーニング済みモデルのアーキテクチャを格納した GraphDef
ファイルと、学習済みの重みを保存したチェックポイント ファイルが生成されます。予測または量子化を実行するには、これら 2 つのファイルを 1 つの pb ファイルに結合します。
グラフをフリーズするには、次のコマンドを実行します。
freeze_graph \
--input_graph=sparse_graph.pbtxt \
--input_checkpoint=dense.ckpt \
--input_binary=false \
--output_graph=frozen.pb \
--output_node_names=”vgg_16/fc8/squeezed”
上記のステップがすべて完了すると、プルーニングの最終出力ファイル frozen.pb が生成されます。このファイルは予測または量子化に使用します。フリーズ済みグラフの FLOP 数を確認するには、次のコマンドを実行します。
vai_p_tensorflow --action=flops --input_graph=frozen.pb --input_nodes=input --input_node_shapes=1,224,224,3 --output_nodes=vgg_16/fc8/squeezed