tensorflow怎么生成pb文件

要将TensorFlow模型保存为.pb文件，可以通过以下步骤来实现:

1. 加载已经训练好的模型并获取模型的图结构和权重参数。

import tensorflow as tf

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5')

# 获取模型的图结构和权重参数
model_graph = tf.get_default_graph()

2. 将模型的图结构和权重参数保存为.pb文件。

from tensorflow.python.framework import graph_io

# 定义输出.pb文件的路径
output_pb_path = 'path_to_output_pb_file.pb'

# 将模型的图结构和权重参数保存为.pb文件
with model_graph.as_default():
    sess = tf.keras.backend.get_session()
    graph_io.write_graph(sess.graph, './', output_pb_path, as_text=False)

3. 最后，可以使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite等工具加载并使用保存的.pb文件进行推理或部署模型。

总的来说，通过以上步骤，可以简单地将训练好的TensorFlow模型保存为.pb文件，以便后续使用。