Мотивация этого вопроса заключается в том, что я сохранил модель Keras, используя Matterport's MaskRCNN, и в tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint() очень явно установил аргумент save_weights_only в значение False, чтобы была сохранена вся модель (не только веса).
Оказывается, есть ошибка в обратном вызове ModelCheckpoint (), из-за которой иногда не сохраняется полная модель.
Это, очевидно, проблема при загрузке модели после закрытия TF. сеанса, поскольку состояние графика, архитектуры и оптимизатора исчезло, что затрудняет (если не невозможно) перезагрузку сохраненной модели.
Поэтому я спрашиваю, возможно ли каким-либо образом извлечь сеанс TF задним числомтолько из файла весов .h5 после закрытия сеанса (например, из-за сбоя ядра Notebook).
Не так много кода для продолжения, но он есть:
Учитывая .h5 файл, который был сохранен после каждой эпохи обучения модели в Керасе, возможно ли извлечь сессию Графаиз этого файла .h5, и если да, то как?
У меня есть несколько моделей, сохраненных в формате .h5, но я никогда не вызывал tf.get_session () во время сохранения весов моделей в формате h5.
with tf.session() as sess:
как загрузить эту модель с помощью Tensorflow
TF 2.0 делает это несложно, но как решить эту проблему в версии Tensorflow 1.14?
Конечная цель этого состоит в том, чтобымодель, сохраненная с Keras в виде файла .h5, и сделайте вывод о ней в Tensorflow Serving, который, насколько мне известно, нуждается в файле protobuf в формате .pb.
https://medium.com/@pipidog/how-to-convert-your-keras-models-to-tensorflow-e471400b886a
Я пробовал keras_to_tensorflow: https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow