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将Keras的H5模型转为TensorFlow的PB模型的方法

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简介:
本文介绍了如何使用Python脚本将基于Keras框架的H5格式深度学习模型转换成TensorFlow的PB(Protocol Buffer)格式文件的具体方法和步骤。 本段落主要介绍了如何将Keras的h5模型转换为TensorFlow的pb模型的操作方法,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。

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  • KerasH5TensorFlowPB
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    本文介绍了如何使用Python脚本将基于Keras框架的H5格式深度学习模型转换成TensorFlow的PB(Protocol Buffer)格式文件的具体方法和步骤。 本段落主要介绍了如何将Keras的h5模型转换为TensorFlow的pb模型的操作方法,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。
  • tensorflowckpt文件pb文件
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    本文介绍如何使用TensorFlow将训练好的.ckpt模型文件转化为便于部署和分享的.pb格式的模型文件。 使用这个Python程序可以直接将ckpt文件转换为固化的模型文件,用于预测结果。请记得修改路径。
  • H5.kmodel/.tflite/.pb格式
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    本教程详细介绍了如何将H5格式的深度学习模型转换为.kmodel、.tflite和.pb等不同框架所需的格式,便于跨平台部署。 针对K210或其他AI嵌入式设备提供代码转换服务,支持训练、优化及转化等相关内容,并实现端到端的模型训练和转换。
  • 利用KerasTensorFlow保存可部署PB格式
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    本教程详细介绍如何使用Keras与TensorFlow框架合作,训练并导出深度学习模型至便于服务器端或客户端部署的Protobuf(PB)文件格式。 Keras模型可以保存为可部署的pb格式。要将已训练好的.h5格式的Keras模型转换为.pb文件,请使用以下代码: ```python import keras import os import tensorflow as tf from tensorflow.python.util import compat from keras import backend as K def export_savedmodel(model): # 传入keras model会自动保存为pb格式 model_path = model # 模型保存的路径 ... ``` 将训练好的模型传递给`export_savedmodel()`方法即可成功将其保存为.pb文件。
  • Keras .h5移动端.tflite文件
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    本文介绍了如何将基于Keras框架训练得到的.h5格式模型文件转化为适用于移动设备的.tflite文件,便于在Android或iOS应用中部署机器学习模型。 本段落主要介绍了如何将Keras的.h5文件转换为适用于移动端的.tflite文件的方法,具有很高的参考价值,希望能对大家有所帮助。
  • ONNX2Keras:ONNXKeras格式
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    ONNX2Keras是一款工具,能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式,助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。 函数定义如下: ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括: - onnx_model:要转换的ONNX模型。 - input_names:包含图形输入名称的列表。 - input_shapes(可选):覆盖输入形状(实验性功能)。 - name_policy(可选):设置为`name_policy`, `short` 或 `default`,用于控制图层名称生成策略(实验性功能)。 - verbose (默认为True) :是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求(实验性功能)。 使用示例: ``` import onnx from onnx2 import * ```
  • tflite2onnx:*.tfliteTensorFlow LiteONNX
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    tflite2onnx是一款工具,用于将 TensorFlow Lite (.tflite) 格式的机器学习模型转换成 ONNX 格式,以便在更多平台上部署和运行。 tflite2onnx是一个工具,用于将TensorFlow Lite(TFLite)模型转换为ONNX模型,并正确处理数据布局和量化语义。 如果您想将TensorFlow模型(如冻结图或其他格式)转换为ONNX,请尝试使用其他方法先将其转为TFLite模型,然后再用tflite2onnx工具将TFLite模型转换成ONNX。微软还提供了一个名为tf2onnx的替代方案,该方案可以在某些方面做得更好,比如它能够处理量化和一些尚未被tflite2onnx支持的RNN网络。 如果发现tflite2onnx缺少特定功能,请考虑使用tf2onnx工具进行转换。
  • Pytorchtflite
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    本文章详细介绍如何将基于PyTorch框架开发的深度学习模型转换为适用于Android和iOS应用的TensorFlow Lite格式。 本段落主要介绍了将Pytorch模型转换为tflite的方法,具有很高的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随小编来了解一下吧。
  • Pytorch权重Keras对应权重
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    本文介绍了如何有效地将PyTorch框架训练得到的模型权重文件转换成Keras框架可以使用的格式,帮助开发者在不同深度学习框架间轻松切换和部署模型。 PyTorch的机制便于快速开发模型,但在产品上的应用不够稳定,需要将其转换为与Keras对应的模型权重。关于如何使用代码进行这种转换的一个示例可以在相关博客文章中找到。
  • 使用keras-onnxtf.keras KerasONNX格式
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    本文介绍了如何利用Keras-Onnx库将基于TF.Keras框架开发的深度学习模型转换成ONNX格式,便于跨平台部署和应用。 Keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为ONNX格式。最初,该转换器是在一个项目中开发的,后来为了支持更多种类的Keras模型并简化多个转换器之间的协作,其开发工作移至一个新的平台。目前大多数常见的Keras层都已经得到支持进行转换。 Windows机器学习(WinML)用户可以使用特定工具将其调用包装在keras2onnx上以实现从Keras到ONNX格式的模型转换过程。如果要利用keras2onnx进行操作,请参考相关文档,识别相应的ONNX操作集编号。 此外,需要注意的是,该库已经在TensorFlow环境中进行了测试和验证。