如何将 Tensorflow.js (.json) 模型转换为 Tensorflow (SavedModel) 或 Tensorflow Lite (.tflite) 模型？

Question

我有 downloaded Google Tensorflow.js (tfjs) 的预训练 PoseNet 模型，所以它是 json 文件.

但是，我想在Android上使用它，所以我需要.tflite模型。虽然有人 'ported' 从 tfjs 到 tflite here 的类似模型，但我不知道他们转换的是什么模型（PoseNet 有很多变体）。我想自己做这些步骤。此外，我不想运行一些任意代码上传到 Whosebug 中的文件中：

Caution: Be careful with untrusted code—TensorFlow models are code. See Using TensorFlow Securely for details. Tensorflow docs

有谁知道有什么方便的方法吗？

Answer 1

您可以通过查看 json 文件来了解您拥有的 tfjs 格式。它经常说“图形模型”。它们之间的区别是.

从 tfjs 图模型到 SavedModel（更常见）

使用tfjs-to-tf by Patrick Levin.

import tfjs_graph_converter.api as tfjs
tfjs.graph_model_to_saved_model(
               "savedmodel/posenet/mobilenet/float/050/model-stride16.json",
               "realsavedmodel"
            )

# Code below taken from https://www.tensorflow.org/lite/convert/python_api
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("realsavedmodel")
tflite_model = converter.convert()

# Save the TF Lite model.
with tf.io.gfile.GFile('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

从 tfjs 层模型到 SavedModel

注意：这仅适用于图层模型格式，不适用于问题中的图形模型格式。它们的区别我写了.

Install and use tensorflowjs-convert to convert the .json file into a Keras HDF5 file (from another SO thread).

在 mac，您将遇到问题运行ning pyenv (fix) and on Z-shell, pyenv won't load correctly (fix)。此外，一旦 pyenv 是运行ning，请使用 python -m pip install tensorflowjs 而不是 pip install tensorflowjs，因为 pyenv 没有更改 pip 对我使用的 python。

一旦您按照 tensorflowjs_converter guide、运行 tensorflowjs_converter 验证其正常工作，并且应该就 Missing input_path argument 向您发出警告。那么：

tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras tfjs_model.json hdf5_keras_model.hdf5

将 Keras HDF5 文件转换为 SavedModel（标准 Tensorflow 模型文件）或使用 TFLiteConverter 直接转换为 .tflite 文件。 Python 文件中的以下运行s:

# Convert the model.
model = tf.keras.models.load_model('hdf5_keras_model.hdf5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert() 
    
# Save the TF Lite model.
with tf.io.gfile.GFile('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)

或保存到 SavedModel：

# Convert the model.
model = tf.keras.models.load_model('hdf5_keras_model.hdf5')
tf.keras.models.save_model(
    model, filepath, overwrite=True, include_optimizer=True, save_format=None,
    signatures=None, options=None
)

如何将 Tensorflow.js (.json) 模型转换为 Tensorflow (SavedModel) 或 Tensorflow Lite (.tflite) 模型？

How to convert from Tensorflow.js (.json) model into Tensorflow (SavedModel) or Tensorflow Lite (.tflite) model?

tensorflow

tensorflow-lite

tensorflow.js

tensorflow2

从 tfjs 图模型到 SavedModel（更常见）

从 tfjs 层模型到 SavedModel