因为训练的时候偷懒没有定义output node，所以在模型转换这一步就遇到了麻烦。因为不知道output node name，又不想重新训练，只能从tensorboard中寻找节点的名字。因为我保存的方式是SavedModel（tensorflow servicing），所以没有tfevents文件，只能重新恢复计算图，再生成。
简单记录一下：
1、从pb文件中恢复计算图，之后在/home/aldy/log路径下生成文件
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加载该文件
tensorboard --logdir /home/aldy/log
3、在浏览器中查看
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原文：https://www.cnblogs.com/aldy56/p/10359100.html