我试图将保存的TensorFlow模型转换为ONNX格式,但得到以下错误。
in _load_nodes
slot_variable = optimizer_object.add_slot(
AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'add_slot'
我使用Keras (2.6)用model.save(os.path.join("models", 'modelData'))
保存模型。然后,我使用python -m tf2onnx.convert --saved-model modelData --output model.onnx
转换模型。
使用keras2onnx
对我不起作用,因为这个库太旧了(而且他们的存储库重定向到tf2onnx
)。
我尝试使用python -m tf2onnx.convert --checkpoint checkpoint/keras_metadata.pb --output model.onnx --inputs input0:0,input1:0 --outputs output0:0
从检查点文件进行转换,但得到以下错误。
saver = tf_import_meta_graph(model_path, clear_devices=True)
File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py", line 1465, in import_meta_graph
return _import_meta_graph_with_return_elements(meta_graph_or_file,
File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py", line 1481, in _import_meta_graph_with_return_elements
meta_graph_def = meta_graph.read_meta_graph_file(meta_graph_or_file)
File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\meta_graph.py", line 643, in read_meta_graph_file
text_format.Merge(file_content.decode("utf-8"), meta_graph_def)
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 1: invalid start byte
在保存模型之前,是否需要对模型做一些特殊的操作?这会不会是某个版本不匹配?任何反馈都会很有帮助。
发布于 2021-09-16 11:43:55
我通过在训练后立即转换模型解决了这个问题。我使用了下面这段代码。
(onnx_model_proto, storage) = tf2onnx.convert.from_keras(model)
with open(os.path.join("models", 'modelData.onnx'), "wb") as f:
f.write(onnx_model_proto.SerializeToString())
但是,这并不能解决保存的模型的转换问题。
https://stackoverflow.com/questions/69205976
复制相似问题