如何将使用Keras模型训练的TensorFlow2.*转换为.onnx格式？
将使用Keras模型训练的TensorFlow2.*转换为.onnx格式的步骤如下：
- 首先，确保已经安装了TensorFlow和Keras库。可以使用以下命令安装：
- 首先，确保已经安装了TensorFlow和Keras库。可以使用以下命令安装：
- 导入所需的库：
- 导入所需的库：
- 加载已经训练好的Keras模型：
- 加载已经训练好的Keras模型：
- 将Keras模型转换为TensorFlow的计算图：
- 将Keras模型转换为TensorFlow的计算图：
- 将TensorFlow计算图转换为ONNX格式：
- 将TensorFlow计算图转换为ONNX格式：
- 保存转换后的ONNX模型：
- 保存转换后的ONNX模型：
完成上述步骤后，您将得到一个转换为ONNX格式的模型，可以在各种ONNX兼容的平台和工具中使用。请注意，ONNX模型的转换可能会因模型的复杂性而花费一些时间。
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我按照官方教程创建了一个UWP应用程序，它可以使用预先训练过的模型来检测手写数字。
但我需要用Keras模型。
因此，我从示例中将MNIST模型转换为ONNX，这些示例也是在使用python的MNIST上进行的：
onnx_model = winmltools.convert_keras(model, 7, name='mnist')
print(onnx_model.graph.input)
winmltools.save_model(onnx_model, "mnist_tf.onnx")`
当我在中导入此代码时，会为输入生成以下代码：
publ
浏览 3提问于2020-01-17得票数 0
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我有一个经过训练的模型(我自己训练过)，它是一个.h5格式，它本身工作正常，但是我需要将它转换成.onnx格式，以便在Unity中部署它，我搜索了如何将.h5模型转换为.onnx格式，并偶然发现了keras2onnx库，接下来我得到了以下内容：
!pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter-common
!pip install git+https://github.com/onnx/keras-onnx
import keras
import keras2onnx
import onnx
from tensorflow
浏览 7提问于2021-03-10得票数 2
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我有形状(批次、通道、高度、宽度)= (1，3,224,224)的图像，需要将其提供给预先训练好的TensorFlow模型。但是，默认情况下，TensorFlow期望其预训练的模型输入具有形状(1,224,224，3)。 例如： import tensorflow as tf
import keras2onnx as k2o
import onnx
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()
onnx_model = k2o.convert_keras(model, model.name)
onnx.save_model(onnx_model,
浏览 255提问于2020-06-20得票数 1
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我使用Python3.7.4和TensorFlow 2.0和Keras 2.2.4-tf来训练我自己的CNN模型。一切都很顺利。例如，我可以使用model.save(my_model)，然后在其他Python脚本中使用它。当我想使用带有C++中的DNN模块的OpenCV中的训练模型时出现问题。dnn:readNetFromTensorflow(model.pb，model.pbtxt)，因为你可以看到两个参数，所以我无法获取第二个.pbtxt文件。所以我决定使用.onnx格式，因为它很灵活。问题是，现有的库keras2onnx只接受来自TensorFlow 1.*的模型，我希望避免使用它。转
浏览 115提问于2020-04-10得票数 4
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我在一个个人项目中使用tf.keras，我需要检索一个预先训练过的Alexnet模型。不幸的是，该模型不能仅使用tf.keras直接访问，因此我使用PyTorch下载了经过预先训练的模型，将其转换为onnx文件，然后用以下代码将其导出为.pb文件：
torch_pretrained = torchvision.models.alexnet()
torch_pretrained.load_state_dict(torch.load("alexnet.pth"))
dummy_input = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
to
浏览 5提问于2022-02-13得票数 2
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在ONNX文档中，如果我在Python中训练一个模型，例如scikit learn或Pytorch，我可以将其保存为ONNX格式，然后将其部署到Java运行时生产环境中。
有没有可能在相反的方向做呢？例如，在Java中训练模型，然后将其保存为ONNX格式或类似格式，并将其部署到Python生产环境中？
浏览 5提问于2021-03-07得票数 0
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我的问题可分为两部分。
是否有可以通过不同库使用的机器学习模型文件的格式？例如，我保存了一个模型，然后使用tensorflow加载它？
如果没有，是否有一个库可以帮助传输格式，以便可以在keras中直接使用py手电筒机器学习模型？
我问这个问题的原因是，最近我需要调整我以前在tensorflow的一些受过训练的模型。
这个问题的更新： Facebook和微软将推出一个名为ONNX的模型标准，该标准用于在不同的框架之间传输模型，例如在Pytorch到Caffe2之间。链接如下：
对此问题的进一步更新： Tensorflow本身使用协议缓冲区格式存储模型文件，该文件可用于不同模型
浏览 12提问于2017-06-01得票数 1
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我观察到Keras到ONNX转换的维度不匹配。我将模型保存为.h5文件。它可以成功地保存并再次加载。但是，当将其转换为ONNX模型时，我得到了不同的输出维度。
我认为这是因为2D输出，因为我的输出维度之一已经消失了。
装载Keras模型..。
>>> keras_model = load_model('model_checkpoints/DGCNN_modelbest_with_noise.h5')
>>> keras_output = keras_model.output
>>> keras_output
<tf.T
浏览 30提问于2022-01-26得票数 0
我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而，尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如，)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
浏览 38提问于2022-01-04得票数 2
目前，我正试图将ONNX model导入到Keras，以便对大小为1x1x200x200的灰度图像的数据集进行培训。
但是，当我将onnx模型转换为Keras时，可以使用
onnx-to-keras()
模型的输入层被更改为?x1x200x200作为.h5 model。
当转换回.onnx文件时，输入层已更改为Nx1x200x200。
在试图训练模型时起作用，但是当使用ONNX .将经过训练的神经网络部署到C++代码时，更改的输入层会导致错误。
这是因为N被读取为一个导致溢出的一维层.
C++代码与原始模型一起工作，输入层将接收1x1x200x200图像。
-我已经尝试过在numpy数组张量上
浏览 4提问于2020-06-25得票数 2
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2回答
我在Keras中训练了Mask RCNN的深度学习模型，并导出了一个ONNX模型(权重矩阵)，它能够在Python中成功地运行和测试图像。是否有可能通过Visual在，C#中使用相同的ONNX模型？如果是，要求是什么？
系统信息：
Windows 10企业2016 LTSB
2019
ONNX运行时版本(您正在使用)：
掩码RCNN，在ONNX运行时v0.5.0中
浏览 10提问于2019-10-03得票数 1
我想将keras .h5模型转换为ONNX模型。但我的模型是经过最后训练的频道，我首先想要的是频道。我发现在keras2onnx.convert_keras中有一个名为channel_first_inputs的争论，但是没有找到在他们的上如何使用它的任何例子。
作为将我的keras模型转换为.engine模型的过程的一部分，我正在执行这个步骤。有没有其他方法可以做到这一点而不需要进行中间步骤呢？
在keras2onnx代码中搜索参数名，我发现了以下用法
在channel_first_inputs='input_1'：中
在channel_first_inputs=[m
浏览 4提问于2020-10-06得票数 2
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我正在使用带有yolov2架构的基于keras和tensorflow的预训练模型来检测凹坑，在将tensorflow模型转换为tensorflow lite时，我得到了一个错误 from tensorflow.contrib import lite
converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file( 'model.h5' )
model = converter.convert()
file = open( 'model.tflite' , 'wb' )
file.write( mod
浏览 26提问于2020-04-13得票数 0
2回答
我在.h5中从构建了一个自定义模型。我成功地保存了整个模型，而不是仅使用model.keras_model.save()保存权重，并假设它正常工作。
我需要在中将这个模型转换为ONNX到推论，而且我在这过程中遇到了几个错误。我试过：
T1。.h5到ONNX使用和keras2onnx包，我在以下位置碰到了一个错误：
model = load_model('model.h5')
Error:
ValueError: Unknown layer: BatchNorm
T2。使用定义自定义层
model = keras.models.load_model(r'model.h
浏览 36提问于2021-09-01得票数 3
我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。
现在，我想把它从研究转移到生产流水线。
我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。我不想重写和重新训练训练部分到TensorFlow，因为这将是一个很大的开销。有没有可能或者有更好的方法来生产PyTorch训练过的模型？
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
为了利用Java中的机器学习，我尝试在TensorFlow中训练一个模型，将它保存为ONNX文件，然后使用该文件在Java中进行推理。虽然对于简单的模型来说，这很好，但是使用预处理层变得越来越复杂，因为它们似乎依赖于自定义操作符。
例如，这个Colab处理文本分类，并以这种方式使用TextVectorization层：
@tf.keras.utils.register_keras_serializable()
def custom_standardization2(input_data):
lowercase = tf.strings.lower(input_data)
st
浏览 27提问于2022-02-03得票数 4
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我正在构建一个用于培训模型的API，并认为我希望使用ONNX来来回发送模型。
我正在使用sklearn模型进行测试，在我将其导出到onnx之前，似乎需要对模型进行拟合。
我想要定义一个自定义或标准的滑雪板模型，转换为onnx进行运输、重新打开和训练，保存在ONNX中。
这真的可以吗？我的最终目标是拥有一个API，它可以在未经训练的状态下接受任何sklearn、tensorflow或类似的模型，然后在服务器上进行训练。
浏览 3提问于2022-07-07得票数 0
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问题:我已经在tf 2.3.0中创建并训练了一个keras模型，我需要在tf 1.12.0中加载这个模型，以便与一个需要较旧版本tf的库一起使用。有没有办法将模型从tf的新版本格式转换为旧版本，这样我就可以用tf 1.12.0加载模型了吗？
到目前为止，我尝试过的是:类似的讨论展示了如何将模型从TF-1.15- 2.1转换到tf.10，但是当我尝试这个解决方案时，我得到了一个错误“未知层:功能”。链接：
我试图通过使用另一个问题所建议的以下行来解决这个问题：
new_model = tf.keras.models.model_from_json(json_config, custom_obje
浏览 0提问于2021-11-15得票数 2
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我有一个python脚本，它使用一个ONNX神经网络，并将它转换成一个keras (.h5)模型，并将其训练并导出回ONNX，作为一个新训练的模型在以后部署。问题是，我需要从python脚本创建一个python .exe文件，因为目标是在C++中部署深度学习模型。目前，Python在修改C+ Plus程序的onnx程序以部署经过培训的模型方面做了大量工作，使用以下命令成功地使用Pyinstaller创建了一个.exe文件：
pyinstaller --onefile Material_Classifier.py
但是，问题是，当我在文件资源管理器中单击.exe文件时，控制台呈现为空约半分钟，然
浏览 5提问于2020-06-28得票数 1
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1回答
我尝试将ONNX模型转换为Keras，但当我调用转换函数时，收到以下错误消息"TypeError: unhashable type: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarContainer'"
ONNX模型输入: input_1
你可以在这里看到ONNX模型：
import onnx2keras
from onnx2keras import onnx_to_keras
import keras
import onnx
onnx_model = onnx.load('onnxModel.onnx&#
浏览 12提问于2019-10-15得票数 3
1回答
我有一个TensorFlow Keras模型，它以.pb格式存储，从.pb格式，我使用tf2onnx模型将模型转换成.onnx格式
!python -m tf2onnx.convert --saved-model model.pb --output model.onnx
现在，在转换之后，我看到我的输入层是NHWC格式的，我需要将它转换成NCHW，以实现我正在使用的
!python -m tf2onnx.convert --saved-model model.pb --output model_3.onnx --inputs-as-nchw input0:0
这仍然给我相同的输出，与NHWC
浏览 24提问于2022-07-18得票数 -1
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1回答
无法将Py手电模型转换为ONNX
、、、、
我使用这个repo：来将一个使用mobilenetv2作为主干的pytorch模型转换为ONNX，但我没有成功。
我收到了一个运行时错误，上面写着：
RuntimeError:不支持将运算符眼导出到opset版本12。请打开一个错误以请求ONNX导出支持缺失的操作符。
这真是令人失望，从这个模型带来的好结果和它所提供的快速性能来看，
有什么办法可以解决这个问题吗？因为我需要将它转换成ONNX，然后再转换成TF lite模型，以便在Android应用程序中使用它，所以我将提供我使用过的预先训练过的模型，以及我在转换过程中遵循的方式。
非常感谢你的帮助！
我的colab笔记本：
我使用的
浏览 8提问于2022-03-13得票数 2
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我有一个预先训练好的tfjs模型，我想用keras / tensorflow把它加载到python中。
我找到了如何转换tf和以及如何，
如何将模型加载到python中？
浏览 108提问于2018-08-21得票数 3
我在Matlab2019b中训练了一个CNN，它可以进行二进制分类。当CNN在一个测试数据集中进行测试时，它的准确率约为95%。我使用了函数，以便在Tensorflow，Keras中实现我的CNN。这是我在keras中使用ONNX文件时使用的代码：
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import numpy as np
from numpy import array
from IPython.display import display
from PIL import Image
onnx_model = onnx.load(&#
浏览 2提问于2020-03-04得票数 3
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试图在Google上将keras模型(Thumbs.h5)转换为onnx模型，但是在运行代码时，我得到了一个"AttributeError: tensorflow.python.keras‘没有属性’应用程序‘“错误。
我的代码：
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import load_model
import onnx
import keras2onnx
onnx_model_name = 'fish-resnet50.onnx'
浏览 10提问于2022-07-06得票数 1
1回答
有没有办法将gensim LDA模型保存为ONNX格式？我们需要能够使用Python/gensim进行训练，然后将其操作到Onnx模型中以发布和使用。
浏览 4提问于2020-03-04得票数 0
4回答
我刚刚开始使用AWS，我想用自己的数据集训练自己的模型。我使用Python中的tensorflow后端将我的模型作为keras模型。我看了一些文档，他们说我需要一个Docker镜像来加载我的模型。那么，如何将keras模型转换为Docker镜像呢？我在互联网上搜索，但没有找到任何清楚地解释这一过程的东西。如何制作keras模型的docker镜像，如何将其加载到sagemaker中。另外，如何将h5文件中的数据加载到S3存储桶中进行训练？有没有人能帮我弄清楚？
浏览 1提问于2018-12-25得票数 0
关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如果预先训练好的模型文件是mlmodel类型，我不知道如何在python中使用它，也不知道如何将mlmodel转换为tf模型。 如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch来读取和部署CoreML模型？
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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3回答
我有两个ONNX格式的模型。这两个模型是相似的(都是预训练的深度学习模型，例如。ResNet50模型)。它们之间唯一的区别是，最后一层针对不同的数据集进行了优化/重新训练。
我想合并这两个模型的前k层，如下所示。这应该会增强推理的性能。
为了使我的案例更清楚，这些是来自其他机器学习工具的示例，用于实现此功能Ex。，.
浏览 27提问于2020-08-07得票数 1
1回答
如何将OpenCV帧转换为适合我的ONNX模型接受的大小？目前，我的ONNX模型输入形状是32，3,256,224，但当我使用OPENCV调整大小并打印img形状时，它是(224,256，3)。
浏览 27提问于2020-07-19得票数 0
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我正在使用PyTorch训练神经网络并将它们输出到ONNX中.我在索引中使用这些模型，该索引通过TensorRT加载ONNX。我需要一些特性的一个热编码，但这真的很难在Vespa框架内实现。
是否有可能在我的ONNX网络中(例如，在网络表示之前)嵌入对某些给定功能的单热编码？如果是这样的话，我应该如何基于PyTorch模型来实现这一点？
我已经注意到两件事：
ONNX格式包括OneHot运算符：
PyTorch内置的ONNX导出系统不支持OneHot操作符：
编辑2021/03/11:以下是我的工作流程：
基于PyTorch的学习秩模型的训练
将它们导出为ONNX
浏览 17提问于2021-03-09得票数 3
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1回答
我正在尝试将一个预先训练好的更快的ONNX (或Keras)格式的R-CNN模型导入到MATLAB中，但是我得到的错误是多个输出的模型还不支持。有没有办法绕过这个问题？
我已经尝试过importONNXNetwork和importKerasNetwork。
非常感谢您的帮助！
浏览 9提问于2019-10-20得票数 0
1回答
最近更新到了tensorflow 2.0，而且我的.h5模型在.onnx上也有问题。过去是一个非常简单的程序，但现在我有一个问题。当我运行以下代码时：
# onnx testing
import onnx
import keras2onnx
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
folder = r'\\rdnas'
os.chdir(folder)
#os.environ["TF_KERAS"]='1'
mod
浏览 0提问于2019-11-21得票数 7
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1回答
我已经将savedModel格式转换为onnx模型，但是当通过onnx加载它时 import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession('model.onnx') 它抛出了下面的错误： onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidGraph: [ONNXRuntimeError] : 10 : INVALID_GRAPH : Load model from /mnt/model/io_files/convert/1606801475/model.onnx failed:T
浏览 379提问于2020-12-01得票数 0
我正在尝试将我的TF2.0 RC1模型转换为onnx (使用keras2onnx或tf2onnx)。当我执行这段代码时： import keras2onnx 或者这段代码 import tf2onnx 我得到了错误： ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tools.graph_transforms' 如何解决此错误或将我的Tensorflow v2.0模型转换为onnx？
浏览 50提问于2019-09-25得票数 2
2回答
我所知道的保存经过训练的模型的唯一函数是trainer.SaveCheckpoint，它可以保存CNTK模型，但我无法找到如何以C#格式保存该模型。
在这里的文档站点上，
我只能找到python方法来将它保存为ONNX。
z.save("myModel.onnx"，format=C.ModelFormat.ONNX)
但这在C#中不起作用
浏览 4提问于2021-02-26得票数 1
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我使用Python使用Keras来训练NLP分类模型。但是要将经过训练的模型部署到一个平台上，我需要使用Scala。
我能用Scala和Keras模型一起使用我用Python训练的模型吗？
谢谢
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
1回答
我使用tensorflow创建了一个修改后的lenet模型，如下所示：
img_height = img_width = 64
BS = 32
model = models.Sequential()
model.add(layers.InputLayer((img_height,img_width,1), batch_size=BS))
model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), batch_size=BS, activation='relu', padding="va
浏览 4提问于2022-02-27得票数 1
回答已采纳
ValueError回溯(最近一次调用) /tmp/ipykernel_2113989/1063976035.py (1112#)我们应该指定输入张量的形状-> 13 k_model = pytorch_to_keras(model，input_var，(3,224,224，verbose=True) 14 #k_model = pytorch_to_keras(model，input_var，(3，None，None，)，verbose=True) 15
~/anaconda3/envs/torch/lib/python3.7/site-packages/pytorch2keras/
浏览 6提问于2022-04-15得票数 0
1回答
我有一个tflite模型，我想把它转换成tensorflow或者keras或者ONNX格式。有什么办法吗？ 我可以使用tf解释器导入它，然后在python上运行它。但是，我想将其转换为上述格式之一。 import tensorflow as tf
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="conv_actions_frozen.tflite")
tensors = interpreter.get_tensor_details()
浏览 313提问于2019-09-25得票数 3
我有一个使用keras (tensorflow后端)训练数据和使用opencv (cv2.dnn)检测对象的项目。当我使用opencv模型对代码使用keras模型时，我出现了一个错误：cv2。错误: OpenCV(4.0.0) /io/opencv/模块/ dnn /src/dnn.cpp:3644:错误：(-2:未指定的错误)无法确定文件的原始框架: model_architecture.json，model_weights.h5 in function 'readNet'
我正在寻找处理此错误的方法，并且已经知道Keras保存了模型权重(.h5)、模型体系结构(.json)
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
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我有一个通过模型子类编写的tensorflow模型，我想将它导出为ONNX格式。这是足够简单的附加脚本。但是，ONNX模型的输入变量的名称是args_0。我怎么能重命名它呢？
import tensorflow as tf
import tf2onnx
from tensorflow.python.keras import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
class MyModel(Model):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super()._
浏览 6提问于2022-01-17得票数 1
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2回答
我想知道如何在生产服务器上使用与keras一起训练的模型。我听说过tensorflow服务，但我想不出如何将它与我的keras模型一起使用。
我找到了这个链接：
但是我不知道如何初始化sess变量，因为我的模型已经训练好了。有办法这样做吗？
浏览 2提问于2016-12-05得票数 5
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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：
.meta
checkpoint
.data-00000-of-00001
.index
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
我在Python环境中训练了一个Scikit学习模型，我需要使用它在GoLang中进行推理。请您帮助我如何导出/保存我的模型在python中，然后在GoLang中使用它。
我找到了一种神经网络模型的解决方案，可以将Tensorflow模型保存为ONNX格式，并使用GoLang中的Onnx加载它。但这是特定于神经网络模型。但我想不出科学学习模型的意义。
浏览 70提问于2022-03-09得票数 2
1回答
我想基于本文使用onnx将py手电模型转换为keras：
我复制了与本文相同的代码，但当我想将onnx模型转换为keras时，我将面临以下错误：
ValueError：'onnx::Add_6_reshape/‘不是一个有效的根范围名称。根范围名称必须匹配以下模式：^A-Za-z0-9.*$
有人知道我怎么修好它吗？
浏览 21提问于2022-06-26得票数 3
1回答
yolov5输出的解释
、、、、
我正在做一个面罩检测项目，我用超级解析学/yolov5训练了我的模型。我把经过训练的模型保存为onnx文件，您可以在这里找到模型文件。现在，我希望您使用这个model.onnx与opencv来检测实时面罩。训练期间输入的图像大小为320*320。您可以使用netron来可视化这个模型。我编写了这段代码，用摄像头捕捉图像，并将其传递给model.onnx，以预测我的边界框。守则如下：
def predict(img):
session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)
input_name = session.get_input
浏览 0提问于2021-03-12得票数 3
我正在尝试创建一个超级简单的Tensorflow网络(一个数据处理Lambda层)，然后将模型转换为ONNX，并在从ONNX调用ONNX模型时验证结果是否匹配。我使用的是Tensorflow v2.5.0。& onnxruntime v1.8.1。 example_input2 = tf.convert_to_tensor([0,1000,2000,2000,2000,3000,3000,4000],dtype=tf.float32) 模型定义： inp = keras.layers.Input(name="input", type_spec=tf.TensorSpe
浏览 37提问于2021-07-15得票数 0
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我想将整数量化的tflite模型转换为Tensorflow中的冻结图 (.pb)。我在StackOverflow上阅读并尝试了许多解决方案，但都没有奏效。具体来说，toco不起作用(output_format不能是TENSORFLOW_GRAPHDEF)。
我的最终目标是通过 tf2onnx 获得一个量化的ONNX模型，但是tf2onnx不支持tflite作为输入(只支持saved_model、检查点和graph_def )。但是，在使用TFLiteConverter对经过训练的模型进行量化之后，它只返回一个tflite文件。这就是问题产生的地方。
理想流程实质上是: float32 ->
浏览 3提问于2020-07-20得票数 3
我有一个经过训练的Tensorflow模型和权向量，它们分别被导出到protobuf文件和权值文件中。
我如何将这些转换成JSON或YAML和HDF5文件，这些文件可以被Keras使用？
我有Tensorflow模型的代码，所以将tf.Session转换为keras模型并将其保存在代码中也是可以接受的。
浏览 5提问于2017-06-09得票数 27
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