如何将Keras h5格式导出到TensorFlow .meta？
如何将Keras h5格式导出到TensorFlow .meta？
提问于 2018-05-02 15:44:58
我用Keras做了一个模型并训练了它。然后，我将模型保存为一个h5文件，即model.save('name.h5')。现在，我想重新加载tensorflow中的模型，以便能够访问.meta文件，例如，我想从.meta文件中导入计算图，即tf.train.import_meta_graph('name_of_the_file.meta')。
因此，问题是如何将Keras的.h5文件转换为以下四个TensorFlow文件：
.metacheckpoint.data-00000-of-00001.index
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-05-02 15:51:00
您可以使用第三方包，例如tensorflow
keras_to_tensorflow:将经过训练的keras模型转换为推理tensorflow模型的通用代码
转换可以通过以下方式完成
python3 keras_to_tensorflow.py -input_model_file model.h5Stack Overflow用户
发布于 2019-08-20 15:24:39
Tensorflow 2.x会自动做到这一点。用于保存的函数(请参阅也是)是：
save(
filepath,
overwrite=True,
include_optimizer=True,
save_format=None
)保存格式让我们选择'h5‘或'tf’。但是，对于tensorflow 1.x还没有实现(而且可能永远不会实现)。
save_format：“tf”或“h5”，指示是将模型保存到Tensorflow SavedModel还是HDF5。默认值当前为“h5”，但在TensorFlow 2.0中将切换到“tf”。“tf”选项目前已被禁用(使用tf.keras.experimental.export_saved_model代替)。
您可以按它说的做，并使用tf.keras.experimental.export_saved_model，但它仍然不会创建.meta文件。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50138601
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