将 TensorFlow 模型转换为 Keras hdf5

Question

嘿，我是 tensorflow 和 keras 的新手。我想知道是否有任何方法可以转换我的具有四个文件的 tensorflow 模型：

检查点
型号
型号-18540.data-00000-of-00001
型号-18540.index

有没有办法把这四个文件转换成一个keras文件格式到hdf5

Answer 1

目前，Tensorflow 或 Keras 中没有直接内置支持将冻结模型或检查点文件转换为 hdf5 格式。

但是你可以在这个 way.The TF 中保存 ckpt 文件：

saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, checkpoint_name)

要在 Keras 中加载检查点，您需要一个回调 class，如下所示：

class RestoreCkptCallback(keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, pretrained_file):
        self.pretrained_file = pretrained_file
        self.sess = keras.backend.get_session()
        self.saver = tf.train.Saver()
    def on_train_begin(self, logs=None):
        if self.pretrian_model_path:
            self.saver.restore(self.sess, self.pretrian_model_path)
            print('load weights: OK.')

然后在你的keras脚本中：

 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
 restore_ckpt_callback = RestoreCkptCallback(pretrian_model_path='./XXXX.ckpt') 
 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=20, callbacks=[restore_ckpt_callback])

将 TensorFlow 模型转换为 Keras hdf5

Convert TensorFlow model to Keras hdf5

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