Я портирую body-pix на Python и C ++ и хочу экспортировать предварительно обученную модель body-pix для тензорного потока.js в замороженный граф с тензорным потоком.Возможно ли это?
Я уже скачал следующие файлы и попытался конвертировать с помощью tenorflowjs_converter, но это не сработало.
Результат здесь.
$ tensorflowjs_converter --input_format tfjs_layers_model --output_format keras posenet_mobilenet_025_partmap/model.json test.h5
Traceback (most recent call last):
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/bin/tensorflowjs_converter", line 10, in <module>
sys.exit(main())
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflowjs/converters/converter.py", line 368, in main
FLAGS.output_path)
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflowjs/converters/converter.py", line 169, in dispatch_tensorflowjs_to_keras_h5_conversion
model = keras_tfjs_loader.load_keras_model(config_json_path)
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflowjs/converters/keras_tfjs_loader.py", line 218, in load_keras_model
use_unique_name_scope=use_unique_name_scope)
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflowjs/converters/keras_tfjs_loader.py", line 65, in _deserialize_keras_model
model = keras.models.model_from_json(json.dumps(model_topology_json))
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/model_config.py", line 96, in model_from_json
return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
File "/home/xxx/anaconda3/envs/tfjs_test2/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/serialization.py", line 81, in deserialize
layer_class_name = config['class_name']
KeyError: 'class_name'
Версия конвертера здесь.
tensorflowjs 1.0.1
Dependency versions:
keras 2.2.4-tf
tensorflow 2.0.0-dev20190405
В Ubuntu 16.04 LTS и anaconda 3. Я пробовал tennsflowjjs 0.8.5, но он также не работал.
Будет полезно, если вы скажете мне, какпреобразовать их.Либо в формате keras, либо в замороженном графике с тензорным потоком все в порядке.Я думаю, что оба могут быть преобразованы друг в друга.