Tensorflow.js (.json) 모델에서 Tensorflow (SavedModel) 또는 Tensorflow Lite (.tflite) 모델로 변환하는 방법은 무엇입니까?

json 파일을 보면 어떤 tfjs 형식이 있는지 확인할 수 있습니다. 종종 "그래프 모델"이라고 말합니다. 그들 사이의 차이점은 여기에 있습니다 .

tfjs 그래프 모델에서 저장된 모델로 (더 일반적)

사용 tfjs - 투 - TF 에 의해 패트릭 레빈 .

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)

tfjs 레이어 모델에서 저장된 모델로

참고 : 이것은 질문에서와 같이 그래프 모델 형식이 아닌 레이어 모델 형식에서만 작동합니다. 나는 그들 사이의 차이점을 여기에 썼다 .

1. tensorflowjs-convert를 설치 하고 사용하여 .json파일을 Keras HDF5 파일 (다른 SO 스레드에서 ) 로 변환합니다 .

Mac에서는 pyenv ( fix ) 실행시 문제가 발생 하고 Z-shell에서는 pyenv가 올바르게로드되지 않습니다 ( fix ). 또한 pyenv가 실행되면 pyenv가 나를 위해 pip에서 사용하는 파이썬을 변경하지 않았기 때문에 python -m pip install tensorflowjs대신 pip install tensorflowjs사용하십시오.

tensorflowjs_converter 가이드를 따랐 으면 실행 tensorflowjs_converter하여 오류없이 작동하는지 확인하고 Missing input_path argument. 그때:

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

2. Keras HDF5 파일을 저장된 모델 (표준 Tensorflow 모델 파일)로 변환하거나 TFLiteConverter를.tflite 사용하여 파일 로 직접 변환 합니다 . 다음은 Python 파일에서 실행됩니다.

# 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)

또는 저장된 모델에 저장하려면 :

# 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
)