Tensorflow的.bp模型可视化结构

拿到模型想用tensorboard看结构，但是打不开

从github上（https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/1642ae3499c8d1135ec6fe620a68911091dd25ef/density_functional_approximation_dm21）拿到了模型，但是想看看模型的结构，给的例程里是可以通过tensorflow_hub用模型的，但是我试着用tensorboard什么也打不开。他的模型都是pb文件，checkpoints的文件夹里没有checkpoints文件和meta文件。

variables里：

按别人说的：

import os
import tensorflow as tf
model = '/mnt/e/model.pb' #请将这⾥的pb⽂件路径改为⾃⼰的
graph = tf.get_default_graph()
graph_def = graph.as_graph_def()
graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='graph')
summaryWriter = tf.summary.FileWriter('log/', graph)

根本没用，在linux系统里（服务器，没有GPU）里算出来的

里面也没东西，不知道是哪的问题

用Netron, 非常好用, 自持很多格式的模型可视化, 附链接:
https://netron.app/