一 tensorflow
01：
通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了model/model.ckpt文件中，这里代码中指定路径为"model/model.ckpt"，也就是保存到了当前程序所在文件夹里面的model文件夹中。
TensorFlow模型会保存在后缀为.ckpt的文件中。保存后在save这个文件夹中实际会出现3个文件，因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存。
model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构，可以理解为神经网络的网络结构model.ckpt文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值checkpoint文件保存了一个目录下所有的模型文件列表
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02：.pb
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["output"])
with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path, mode='wb') as f:
f.write(constant_graph.SerializeToString())
这两句是重要的代码，用来把训练好的模型保存为pb文件。运行完之后就会发现应该的文件夹多出了一个pb文件。
def recognize(jpg_path, pb_file_path):
with tf.Graph().as_default():
output_graph_def = tf.GraphDef()
with open(pb_file_path, "rb") as f:
output_graph_def.ParseFromString(f.read())
_ = tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
打开相应的pb文件。
03：将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式
TensorFlow 自定义模型导出：将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式
二 caffee
生成模型文件 .h5，
.hdf5；
在使用OpenCV的人脸检测之前，需要一个人脸训练模型，格式是xml的
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