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如何将.pb文件转换为.h5。(Tensorflow模型到keras)_TensorFlow2.0将keras模型转换为.pb文件_如何将.hdf5转换为.h5 keras模型
| tensorflow keras |
| https://cloud.tencent.cn/developer/information/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B0%86.pb%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E4%B8%BA.h5%E3%80%82(Tensorflow%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%B0keras)-ask |
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如何将.pb文件转换为.h5。(Tensorflow模型到keras)
将.pb文件转换为.h5（Tensorflow模型到Keras）可以通过以下步骤完成：
- 确保已经安装了Tensorflow和Keras的适当版本。
- 导入Tensorflow和Keras的相关库：
- 导入Tensorflow和Keras的相关库：
- 加载.pb文件并将其转换为Keras模型：
- 加载.pb文件并将其转换为Keras模型：
- 将Tensorflow的图定义（GraphDef）转换为Keras模型的权重文件：
- 将Tensorflow的图定义（GraphDef）转换为Keras模型的权重文件：
- 这将保存转换后的模型为.h5文件。
请注意，上述代码中的'path/to/your/model.pb'应该替换为实际的.pb文件路径，'input_node_name'应替换为Tensorflow模型中输入节点的名称。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ailab）提供了各类人工智能技术的开放平台，可用于模型转换等相关任务。
相关搜索:
Tensorflow 2.0模型检查点文件到.pb/onnx文件
Tensorflow 2，将.h5模型转换为.tflite，缺少.pb和.pbtext
TensorFlow2.0将keras模型转换为.pb文件
使用TensorFlow v2.2将Keras .h5模型转换为TFLite .tflite
如何将.h5文件转换为.pb文件？
如何将.hdf5转换为.h5 keras模型
如何将Keras .h5模型转换为darknet yolo.weights格式？
如何将Tensorflow model.json转换为model.pb文件
如何将tensorflow模型(比如*.pb格式)转换为armnn (*.armnn格式)
如何将tf-js转换为tensorflow pb模型
相关搜索:
- Tensorflow 2.0模型检查点文件到.pb/onnx文件
- Tensorflow 2，将.h5模型转换为.tflite，缺少.pb和.pbtext
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回答
我已经使用tensorflow重新训练了我的模型，现在我想使用keras来避免会话阻塞。如何将.pb文件转换为.h5
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372
提问于2019-02-19
得票数
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3
回答
如何将model.h5转换为model.pb？
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我用google-collab编写了使用keras的模型，但我必须使用tensorflow在Visual中进行预测。
我已经搜索了一种将模型从keras .h5转换为tensorflow .pb的方法，但它们都不像应该的那样工作。
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0
提问于2019-08-09
得票数
2
1
回答
如何将.h5文件转换为.pb文件？
、
、
、
如何将.h5权重文件转换为.pb文件？我训练了keras预先训练的模型，并将文件保存为something.h5。如何将其转换为.pb文件以用于tensorflow服务？
附言:别贬低这个问题，我在网上找不到任何解决方案。一定要提到你贬低这个问题的原因。否则，帮助解决这个问题。
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3
提问于2020-02-11
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
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38
提问于2022-01-04
得票数
2
2
回答
如何加快Tensorflow 2 keras模型的推理速度？
、
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所以现在有一个很大的更新，从TensorFlow 1.X转移到2.X。
在TF-1.X中，我习惯了一条管道，它帮助我把我的角膜模型推向生产。管道：keras (h5) model --> freeze & convert to pb --> optimize pb --这个工作流帮助我加快了推理的速度，我的最后一个模型可以存储一个(pb)文件，而不是一个文件夹(参见SavedModel格式)。
如何在TensorFlow 2.0.0?中优化我的推理模型
我的第一印象是，我需要将我的tf.keras模型转换为tflite，但是由于我的GPU使用float32操作，这种转换将使
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15
提问于2019-11-08
得票数
9
3
回答
如何用h5将加载的TF2模型正确保存到pb中
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、
我加载了一个保存的h5模型，并希望将模型保存为pb。该模型在使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint回调函数进行训练时保存。
TF版本: 2.0.0a
编辑：同样的问题也与2.0.0-beta1
我保存pb的步骤：
我第一次设置K.set_learning_phase(0)
然后用tf.keras.models.load_model加载模型
然后，定义freeze_session()函数。
(可选，我编译模型)
然后将freeze_session()函数与tf.keras.backend.get_session一起使用
使用和不编译的
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0
提问于2019-06-18
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4
回答已采纳
1
回答
像这样保存的模型可以与Unity一起使用吗？
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import builder as pb_builder
# Save model objects - predictor and scaler object
model.save('banknote_authentication_model.h5')
# set learning phase to 0 since the model is already trained
tensorflow.keras.backe
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1
提问于2020-04-18
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1
1
回答
我想把.dat格式的人脸检测、人脸标记和人脸识别的Dlib权重转换成.tflite格式。Tensorflow lite要求输入格式为tensorflow_saved模型/冻结图(.pb)或keras (.h5)格式。将Dlib .dat转换为任何这些都是可行的。有人能帮我解决这个问题吗?是否有转换的文件可用？
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2
提问于2019-01-07
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1
1
回答
这个问题背后的动机是，我使用Matterport的MaskRCNN保存了一个Keras模型，并且在tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint()中非常明确地将save_weights_only参数设置为False，以便保存整个模型(而不仅仅是权重)。
原来在ModelCheckpoint()回调中有一个bug，它有时不能保存完整的模型。
当您在关闭TF会话后加载模型时，这显然是一个问题，因为Graph、体系结构和优化器状态已经消失，使得重新加载已保存的模型变得困难(如果不是不可能的话)。
因此，我在问是否有可能在会话关闭后(例如，由于您的笔记本内核崩溃)，以某种方式从
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1
提问于2019-10-24
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1
2
回答
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&
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19
提问于2021-12-08
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2
1
回答
这也是主要的问题。
我在meta 在两个论坛上问是可以的上看到的
我从桶中下载了我的VertexAI AutoML，如下所示：
当我尝试：
```import tensorflow as tf
加载saved_model.pb文件
模型= tf.keras.models.load_model('xxxxxxx/2022-12-04T07:24:02.969877Z/predict/001')
将模型保存为h5格式
Model.save(‘yyyyyyy.h5’)‘
的Tensorflow (.pb)格式
、
、
、
、
我正在尝试将Tensorflow (.pb)格式的模型转换为Keras (.h5)格式，以查看后期注意力可视化。我试过下面的代码。
file_pb = "/test.pb"
file_h5 = "/test.h5"
loaded_model = tf.keras.models.load_model(file_pb)
tf.keras.models.save_keras_model(loaded_model, file_h5)
loaded_model_from_h5 = tf.keras.models.load_model(file_h5)
有人能帮我吗？这有可
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4
提问于2019-12-17
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4
回答已采纳
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
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提问于2018-05-02
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3
1
回答
我正在尝试将tensorflow中经过训练的模型转换为中间表示。
我有下面给出的表格模型
class Conv3DModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(Conv3DModel, self).__init__()
# Convolutions
self.conv1 = tf.compat.v2.keras.layers.Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', name="conv1", data_format
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提问于2020-03-09
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8
回答
我使用新的数据集对初始模型进行了微调，并将其保存为Keras中的".h5“模型。现在我的目标是在android Tensorflow上运行我的模型，它只接受".pb“扩展。问题是，在Keras或tensorflow中是否有任何库可以执行此转换？到目前为止，我已经看过这篇文章了：，但还不明白。
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276
提问于2017-08-03
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1
回答
我正在使用tensorflow (用Python)来部署我训练的ML。模型被保存为一个.h5文件。在使用tensorflowjs_converter --input_format=keras ./model/myFile.h5 /JS_model/命令转换模型之后。
我使用以下代码导入了tensorflow库：<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"> </script>
之后，我可以使用loadLayersModel()函数加载模型。但是，当使用
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2
提问于2022-03-10
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1
回答
我现在有一个定制的LSTM模型，我使用.h5 ()将其保存为一个文件。在tensorflow图构造过程中，我使用load_model()加载这个模型，并希望使用LSTM模型的预测输出(因此我需要以张量的形式)来构造图的一部分。我已经为tensorflow图和keras后端图建立了相同的会话，但是我很难将输出连接到tensorflow代码图中。使用标准的predict()似乎试图运行keras模型的会话，我已经在互联网上搜索了一些东西，而不是把它转换成.pb文件，然后这样处理它。考虑到我正在使用tensorflow作为Keras backend...Any的思想，考虑到如何实现这一点，这看起来应
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1
提问于2019-01-01
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2
回答
我已经用Azure Custom Vision训练了一个模型，并下载了适用于安卓的TensorFlow文件(参见：)。如何将其与一起使用
我需要一个模型(pb文件)和权重(json文件)。然而，Azure给了我一个.pb和一个带有标签的文本文件。
根据我的研究，我还了解到还有不同的pb文件，但我找不到哪种类型的Azure Custom Vision导出。
我找到了。这是为了转换TensorFlow SavedModel (来自Azure的*.pb文件是SavedModel吗？)或Keras模型转换为web友好格式。但是，我需要填写"output_node_names“(如何获得这些？)
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1
提问于2018-04-15
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回答
我正在尝试使用经过预先训练的对象检测网络(TridentNet)来对我感兴趣的图像执行对象检测；该模型以前是以Tensorflow的SavedModel格式保存的(而不是由我保存的)。
我下载的TridenNet SavedModel文件夹的格式如下：
├── assets
├── saved_model.pb
└── variables
├── variables.data-00000-of-00001
└── variables.index
我需要将网络从Tensorflow的SavedModel格式转换为Keras .h5格式，以便使用Keras基本函数.summary(
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4
提问于2022-10-21
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1
回答
我想部署一个带有tensorflow服务的keras模型。模型将从keras .h5模型转换为.pb文件。(原始模型来自这里)
当在这个模型上使用keras执行推理时，如果我只使用我的CPU，那么12个核心都在工作，推理平均花费0.7s。
当转换模型并使用tensorflow服务时，它只使用一个核心，平均需要2.7秒。
我尝试将--tensorflow_session_parallelism、--tensorflow_intra_op_parallelism和--tensorflow_inter_parallelism等选项设置为12，但没有任何变化，从tfserving容器内部查看时只有一个
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27
提问于2019-10-25
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PS.请不要指向 ，因为我的.h5文件将无法直接转换为.tflite。我设法将我的.h5文件转换为.pb
我跟随木星笔记本使用Keras进行人脸识别。然后，我将模型保存到一个model.h5文件中，然后将其转换为一个冻结的图形，model.pb使用。
现在我想在Android中使用我的tensorflow文件。为此，我需要使用Tensorflow Lite，这要求我将模型转换为.tflite格式。
为此，我试图遵循的官方指南。正如您可以看到的，它需要input_array和output_array数组。如何从我的model.pb文件中获得这些事情的详细信息？
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2
提问于2019-02-02
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1
回答
无法以h5的形式打开keras模型文件
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我在下面的路径中有一个.h5文件，它是一个关于预先训练的CNN (model+weights)的模型文件。
>>> import os
>>> os.path.isfile('/home/me/my_env_project/attack/models/model_keras.h5')
上面的源代码说模型文件是存在的，所以我显然可以用TensorFlow加载它。但是，在运行以下命令之后
>>> import tensorflow
>>> model=tensorflow.keras.models.l
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10
提问于2022-01-25
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1
回答
用于Tensorflow.js使用的Keras部署
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我需要能够部署用于Tensorflow.js预测的keras模型，但是似乎只支持TFLite对象，而则支持这个对象。Tf.js似乎接受JSON文件来加载，但不接受keras SavedModel (.pb + /assets + /variables)。
我怎样才能达到这个目标呢？
请注意Tensorflow.js部分:有很多指向的指针，但与我正在寻找的最接近的API函数是函数，它同时需要.pb和weights_manifest.json。在我看来，在将它发送到GCloud之前，我必须先以编程的方式组装它，因为keras SavedModel并不包含两者(我的SavedModel包含.pb +
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3
提问于2020-07-28
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1
回答
TensorRT/TFlite示例实现
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有了经过训练的“.h5”Keras模型文件，我正在尝试优化推理时间：
探讨了两个备选方案：
基于TensorRT的加速推理
“int8”量化。
此时，我可以将模型文件转换为TensorFlow protobuf '.pb‘格式，但作为一个侧面，它还包含几个层的自定义对象。
看到了一些关于TensorRT转换和TFLite转换的文章，但我似乎找不到一个可读的健壮实现。有人能解释一下如何做到这一点(TFLite/Keras量化或TensorRT)来使用相同的模型来进行更快的推理吗？
(打开以提高TensorFlow和Keras支持的推理速度的其他建议)
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1
提问于2019-07-06
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回答
我使用tensorflow keras创建了一个模型，并定义了一个回调来在每个时代之后保存模型。它以pb格式工作并保存了模型，但我不能再次将它加载到keras中，因为keras只接受h5格式。
我有两个问题：
除了tensorflow服务如何将已保存的模型加载到keras/tensorflow?How之外，还可以在每个时代后以h5格式保存keras模型？
我的回调和保存模型：
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
cp_callback = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path
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7
提问于2019-11-03
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1
回答
有谁能解释一下将keras模型(保存的模型格式)冻结为.pb格式的TensorFlow 2格式的过程吗？创建了一个示例mobilenet keras模型并以保存的模型格式将其保存到磁盘中。
import tensorflow as tf
#Tensorflow version: 2.7.0
model = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet(
include_top=True,
weights='imagenet',
input_tensor=None,
poo
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5
提问于2021-12-16
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我训练了一个ANN模型，并将其保存为.h5 file.Then，我将模型转换为tensorflow模型，并获得了'savedmodel.pb'和'variables'文件夹。然后我使用模型优化器openvino生成IR文件，如下所示： python3 mo_tf.py --input_model saved_model.pb 但我得到以下错误： [ FRAMEWORK ERROR ] Error parsing message
TensorFlow cannot read the model file: "/home/user/Downloads/O
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22
提问于2020-01-23
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我正在使用Google Collab，训练一个带有自定义输出的序列模型(NASNet)。我使用model.save()方法将模型导出到h5。我使用单独的ipynb加载h5并将其转换为pb，但是，我的结果pb缺少命名的输出节点，并且我无法从结果模型中获得预测。 我的模型序列定义： model = tf.keras.Sequential([
base_model,
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
tf.keras.layers.Dense(num_labels, activation = 'sigmoid', nam
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34
提问于2019-09-05
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我是tensorflow的新手，我有一个问题，我的项目有两个主要部分，第一个是用NodeJs编写的，它训练我的模型从dataset到本地存储，所以我有两个文件：
model.json
wights.bin
第二部分是用c++编写的，几天后我可以用bazel构建tensorflow并将其添加到我的OpenCv项目中，下面是我的问题：
我想用NodeJs部分来训练我的模型，并在我的C++部分中使用这些模型。这有可能吗？我还看到了tjs转换器，但它将模型转换为NodeJs，而不是相反。
更新:在搜索了很多之后，我发现我应该将我的模型转换成原型文件，但是tfjs-不支持这种类型的转换，
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提问于2019-07-21
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我试图在用TensorFlow后端构建Keras模型的推理阶段对性能进行基准测试。我认为工具是正确的选择。
我已经成功地用tensorflow_inception_graph.pb在桌面上构建并运行了这个示例，一切看起来都很好。
我似乎无法理解的是，如何将Keras模型保存为适当的.pb模型。我能够从Keras模型中获得TensorFlow图，如下所示：
import keras.backend as K
K.set_learning_phase(0)
trained_model = function_that_returns_compiled_model()
sess = K.get_se
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5
提问于2017-04-16
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回答
我想把这个模型()放在一个C++代码中，这个模型是用keras和H5编写的，所以我搜索并发现，我首先需要将C++模型转换为pb模型，因为opencv没有h5支持。
按照本指南()，我可以这样做，现在我有一个prototxt文件和一个pb文件
所以我所需要的就是在我的代码中写：
'''cv::dnn::Net mask_net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("output_graph.pb","proto_file.prototxt");
对吗？但不管用..。我尝试了另一种模型，比如sddmobiline
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7
提问于2020-07-29
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我在加载h5模型时从来没有遇到过问题，但是现在我正在尝试从这里的here加载前两个保存的模型(.pb)，但是我一直收到这个错误： Traceback (most recent call last):
File "C:\Rasp\project\main.py", line 34, in <module>
model = tf.keras.models.load_model("C:\\Rasp\\aiy_vision_classifier_birds_V1_1\\saved_model.pb")
File "C:\Users\
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提问于2021-04-21
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如何在AWS Sagemaker中训练自己的模型？
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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？
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1
提问于2018-12-25
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我已经使用内置的TensorFlow工具对InceptionV3模型的最后一层进行了微调，以便通过使用对自定义数据集上的项进行分类。这会产生一堆瓶颈和一个TensorFlow图(*.pb文件)。
我想将*.pb TF图导入到Keras中，就像您对包含模型权重的*.hdf5文件所做的那样。原因是，在使用此模型时，我想利用一些用Keras编写的工具。
这个是可能的吗？
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5
提问于2017-07-04
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回答
无法将.h5模型转换为ONNX，以便通过任何方法进行推理
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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
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36
提问于2021-09-01
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我试着遵循本教程，介绍如何转换Keras H5模型zu ProtoBuff并使用Tensorflow ProtoBuff：提供服务。
该教程以及网络上的许多其他资源都使用了"tf.saved_model.simple_save"，到目前为止(2019年3月)，它已被废弃和删除。使用h5将freeze_session转换为pb，如下所示：
在tensorflow_model_server输出时，似乎遗漏了一个"serve“标记：
Loading servable: {name: ImageClassifier version: 1} failed: Not found:
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提问于2019-03-22
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我一直在学习教程，并希望使用"cv2.dnn.readNetFromTensorFlow“导入TensorFlow/keras模型。然而，我只有预制模型的.model文件，但我认为我需要.pb？你知道怎么解决这个问题吗？谢谢!
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提问于2020-06-02
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我有一个经过微调的vgg模型，我使用tensorflow.keras functional创建了模型，并使用tf.contrib.saved_model.save_keras_model保存了模型。因此，该模型使用以下结构保存:资产文件夹(包含saved_model.json文件)、saved_model.pb文件和变量文件夹(包含检查点、variables.data-00000-of-00001和variables.index. )。
我可以轻松地在python中加载我的模型并使用tf.contrib.saved_model.load_keras_model(saved_model_path
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提问于2018-12-12
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回答
如何在tensorflow图中找到操作名
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我在Python中使用Keras训练了一个模型，我想在Java程序中使用这个经过训练的模型。我最初打算在Java中直接使用Keras模型，但似乎Keras 2.0还没有得到很好的支持。因此，我将我的Keras模型(存储在.h5中)转换为tensorflow模型(存储在.pb中)。现在，我想在我的Java代码中使用这个模型。但是，我需要三个字符串才能成功地做到这一点：
“标识要加载的特定图解的标签”
将数据输入网络的操作
获取网络结果的操作
我几乎不知道如何找到这些字符串。此时，我无法修改我的模型，特别是因为Tensorflow 2.0删除了get_session()，这意味
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提问于2019-12-10
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保存/加载带有(常量)参数的Keras模型
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我的情况与类似，但有点不同
我正在tf.keras中创建一个对象检测模型(基于tf.keras)(是的，我知道)，它的原始输出需要后处理到边框中。
这涉及到一些参数，这些参数对于模型的目的是恒定的，但是对于构建模型的脚本来说，参数是:例如，类的数量，以及相对于生成框的“锚”位置矩阵。
我的模型将被加载到一个TFServing容器中，因此我试图确保：
转换被封装在模型中，而不是让用户进行转换或分离后处理逻辑。
保存的模型工件(例如Keras h5或TF pb+params)足以加载和服务模型。
据我所知，以下不工作：
import numpy as np
imp
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提问于2020-04-24
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Keras模型到tensforflow
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是否可以将keras模型(网络架构和权重的h5文件)转换为tensorflow模型？或者，tensorflow中是否有与keras的model.save等价的函数？
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提问于2017-09-30
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我正在尝试从我的Keras (tensorflow后端)模型创建一个pb文件，这样我就可以在iOS上构建它了。我使用的是freeze.py，我需要传递输出节点。如何获得Keras模型的输出节点的名称？
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7
提问于2016-10-13
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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
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26
提问于2020-04-13
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问题是在推理时使用tensorflow.keras.models.load_model加载网络模型时会有很大的差异。如果我使用keras.models.load_model加载模型，推理速度比tensorflow.keras库快3倍。 模型存储在.h5文件中。可能只有一件事是“错误的”：首先我使用keras库训练并保存了模型，但(由于代码演变后的其他导入冲突)现在我使用tensorflow.keras加载它。 库版本包括： tensorflow==2.2.0
tensorflow-estimator==2.2.0
tensorflow-metadata==0.22.0
Keras==2.3.
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提问于2020-06-25
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将Keras模型转换为TF Lite
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我有一个Keras模型已经保存为.h5文件。如何将其转换为TensorFlow精简版文件？
我一直在tutorials converter.convert()中看到这一行，但它给出了这个错误KeyError: 'kernel'
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提问于2019-11-20
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有人知道如何将tensorflow keras检查点文件保存到.pb二进制文件中吗？
我不能百分之百地确定如何实现这一点。
我需要声明tf.keras.backend.get_session()来保存图形和pb文件吗？
总之，1.通过tf.keras保存pb文件的方法或2.使用tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras_model=model)的任何方法
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提问于2018-09-26
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如何将python中的NHWC转换为NCHW？
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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
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提问于2022-07-18
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我在使用从keras h5模型导出的tensorflow原型图进行批处理推理时遇到了问题。尽管输出的pb图可以接受多个输入(样本)，但它总是给出一个输出，而不管输入的数量如何。这里有一个简单的例子来演示这个问题。
from keras.models import Model,load_model
from keras.layers import Dense, Input
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import os.path as osp
pinput
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提问于2018-08-22
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我正在使用TensorFlow和Keras训练一个模型。我想保存模型，然后加载它。但是我得到了一些错误。
我是这样编译这个模型的：
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow as tf
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=adam,
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