Coremltools类型错误：不支持Keras图层类型

我训练了一个定制的YOLOv4模型。然后，我使用以下方法将权重转换为.h5：

之后，我尝试将.h5转换为coreml：

# Custom activation function
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects

def mish(x):
  return x * K.tanh(K.softplus(x))

get_custom_objects().update({'mish': Activation(mish)})

from keras.models import load_model
from keras.utils import CustomObjectScope
from keras.initializers import glorot_uniform

with CustomObjectScope({'GlorotUniform': glorot_uniform()}):
    model = load_model('yolov4_custom.h5', compile=False)

mlModel = coremltools.converters.keras.convert(model,
                                        input_names='image',
                                        image_input_names='image',
                                        input_name_shape_dict={'image': [None, 416, 416, 3]})

调用..keras.convert（..）时，我得到错误：

TypeError:类型的Keras层不可用 支持

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Keras中的后端数学操作（在您的例子中是tanh和softplus）不是可以转换的层。相反，尝试使用功能的层或激活版本来重建功能

通常，如果您想要创建CoreML不支持的自定义层或激活，则需要在convert方法中指定自定义函数，并提供Swift/Objective-C实现。这里有一个很好的指南，可以帮助您进行Swish激活：