将 retrain.py 的输出转换为 tensorflow.js

Question

How to Retrain an Image Classifier for New Categories 中描述的脚本 retrain.py 是运行作为

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --image_dir /tmp/test

并生成了输出文件 /tmp/output_graph.pb。 Converting this 和

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp/output_graph.pb /tmp/model

失败

IOError: SavedModel file does not exist at: /tmp/output_graph.pb/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

如果文件 output_graph.pb 重命名为 saved_model.pb ()，则错误变为

RuntimeError: MetaGraphDef associated with tags 'serve' could not be found in SavedModel. To inspect available tag-sets in the SavedModel, please use the SavedModel CLI: saved_model_cli

saved_model_cli show --dir . 报告空标签集。

如何解决这个问题？

Answer 1

输入的路径是文件夹的路径，不是文件的路径。考虑以下因素：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp /tmp/model

Answer 2

正如@Ping Yu 在Retrain image detection with MobileNet 中所暗示的，您可以使用

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 \
    --image_dir /tmp/flower_photos --saved_model_dir /tmp/saved_retrained_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --saved_model_tags=serve \
    /tmp/saved_retrained_model/ /tmp/converted_model/

这将使用保存的模型格式保存模型。

将 retrain.py 的输出转换为 tensorflow.js

Convert output of retrain.py to tensorflow.js

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