python — сохраняет инициализированный тензорный граф из Keras

Я пытаюсь создать модель Tensorflow в Keras, инициализировать ее, а затем сохранить, чтобы потом использовать в C ++. Я не хочу тренировать это с Keras, потому что у меня есть собственный метод обучения на C ++, который я хочу использовать.

Я пытался сделать это с:

def reset_weights(model):
session = K.get_session()
for layer in model.layers:
if hasattr(layer, 'kernel_initializer'):
layer.kernel.initializer.run(session=session)inputs = Input(shape=(2,), name="inputs")
hidden_l = Dense(5, activation='relu', name="hidden_1", kernel_initializer="glorot_normal")(inputs)
hidden_l = LeakyReLU(alpha=0.3, name="hidden_leakyrelu_1")(hidden_l)
outputs = Dense(2, activation='softmax', name="outputs", kernel_initializer="glorot_normal")(hidden_l)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

reset_weights(model)
K.set_learning_phase(0)
sess = K.get_session()
f = "graph_def_for_reference.pb.ascii"tf.train.write_graph(sess.graph.as_graph_def(), "./", f, as_text=True)

Но graph_def_for_reference.pb.ascii Кажется, что файл по-прежнему содержит кучу узлов инициализации, а не только структуру графа.

Как я могу запустить инициализацию и сохранить график и инициализированные веса, чтобы я мог затем загрузить их в TensorFlow C ++?