模型数据转换：keras to tensorflow

近期准备把用keras训练好的模型部署到移动端，数据格式转换的第一步就是 .h5文件转化为 .pd文件

. h5文件转化为 .pd 文件

• keras保存的一种模型文件为.h5格式，可直接用 model.save() 的方法把整个模型保存成,h5文件；或者把参数和网络分开保存，model.save_weights() 保存参数为.h5文件，model.to_json() 保存网络为 .json文件
• 开源代码地址：https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow ，上面有详细的叙述使用方法，主要问题在于配置代码运行环境，此处省略一些库的配置。
• 遇到的问题一：keras_to_tensorflow源码中加载保存好的模型时,遇到类似 ValueError: Unknown layer: YourLayer 的问题，因为可能你要转的模型网络的某一layer不是keras中已有的标准layer，所以需要自己导入这layer。

1. 先导入这个模块如 YourLayer
   from YourModule import YourLayer
2. 然后把源码中加载模型的代码
   model = keras.models.load_model(input_model_path)
   更改为
   model = keras.models.load_model(input_model_path,custom_objects={"YourLayer": YourLayer})

• 遇到的问题二：适配导入的YourMoudle模块和此源码所需的 keras和 tensorflow版本，若是适配不了，想办法简单地修改其源码。

最后

以上就是独特电灯胆为你收集整理的模型数据转换：keras to tensorflow的全部内容，希望文章能够帮你解决模型数据转换：keras to tensorflow所遇到的程序开发问题。

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