因此,我面临一个问题,如何部署我的自定义手语识别模型。我用exporter_main_v2.py将my_ssd_mobnet转换为saved_model.pb,然后尝试用以下代码使用tensorflowjs转换器:
from tensorflow import keras
import tensorflowjs as tfjs
def importModel(modelPath):
model = tf.keras.models.load_model(modelPath)
tfjs.converters.save_tf_model(model, "tfjsmodel&
我想把keras模型转换成tensorflow.js模型。我运行:
tensorflowjs_converter --input_format keras \
path/to/my_model.h5 \
path/to/tfjs_target_dir
-bash: tensorflowjs_converter: command not found
我怎样才能解决这个问题?
我正在移植Tensorflow Pix2Pix example以便在浏览器中使用TFJS运行。我的训练没有问题,并且在整个训练过程中会定期从模型导出良好的样本图像。 要导出到TFJS,我从最新的检查点加载生成器模型,并使用model.save(model_name.h5, save_format='h5')。 然后,我使用tensorflowjs_converter --input_format=keras model_name.h5 tfjs_model将模型转换为tensorflow js模型 在浏览器中加载模型时,我得到以下错误: Error: The first la
我试图加载一个预先训练的Keras模型到我的小反应应用程序。由于使用了2.0版本的TensorFlow,添加和更改的东西很少。我想知道如何从本机文件系统加载模型。
我首先导入tensorflowJS
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
我的目录结构model.json和所需的所有.bin文件都位于与我的App.js相同的目录中。
加载预先训练的模型-
model = await tf.loadLayersModel("file://model.json");
不幸的是,获取
目前,我正在尝试加载从tensorflow转换到tensorflow函数的json模型。
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js">
</script>
<script>
//!pip install tensorflowjs;
// * as tf from '@tensorlowjs/tfjs';
async function tensorFlow(){
const mod
我正在尝试使用model.json加载一个Tensorflowjs模型,这是一个内存浏览器端对象。
一种方法可能是从虚拟提取方法返回json。
fetchFunc (函数)用于覆盖window.fetch函数的函数。
或者,也可以创建一个自定义IOHandler,但是很少有关于这个的文档。
一个用其load方法加载模型工件的tf.io.IOHandler对象。
有人知道如何使用tensorflow加载方法来实现这一点吗?
var modelJson = "{...ModelAndWeightsConfig}";
//Do something here to