Python 将retain.py的输出转换为tensorflow.js

中所述的脚本retain.py作为

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --image_dir /tmp/test

并生成输出文件

/tmp/output\u graph.pb

。与

失败于

IOError:SavedModel文件不存在于：/tmp/output_graph.pb/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

如果文件

output_graph.pb

重命名为

saved_model.pb

（），则错误更改为

运行时错误：在SavedModel中找不到与标记“serve”关联的MetaGraphDef。要检查SavedModel中的可用标记集，请使用SavedModel CLI:

saved\u model\u CLI

saved\u model\u cli show--dir.

报告一个空标记集

---

如何解决这个问题？

输入路径是文件夹的路径，而不是文件的路径。考虑以下事项：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp /tmp/model

正如@Ping Yu in所暗示的，您可以使用

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 \
    --image_dir /tmp/flower_photos --saved_model_dir /tmp/saved_retrained_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --saved_model_tags=serve \
    /tmp/saved_retrained_model/ /tmp/converted_model/

---

这将使用保存的模型格式保存模型。

错误说明了一切。该文件不可用found@edkeveked：文件

/tmp/output\u graph.pb

与

output\u labels.txt

一起存在。这是另一种格式吗？你解决了吗？我在使用tfjs示例时遇到了相同的问题@季谢尔: 不，替代方案也失败了。即使是对他的赏金也没有结果。见@季谢尔: 请参阅更改目录并重命名

.pb

文件后，会发生另一个错误。请参见编辑。仍然是朝着正确方向迈出的一步。谢谢虽然我不能确切地告诉您当前出现错误的原因，但我可以建议将其他标志添加到tfjs转换器命令中。这两个标志一起生成“TensorFlow.js模型转换器”：错误：无法识别的参数：--output\u node\u names=“final\u result”，

--saved\u model\u tags=service

，跳过导致相同“RuntimeError:在SavedModel中找不到与标记“serve”关联的MetaGraphDef。若要检查SavedModel中的可用标记集，请使用SavedModel CLI:

saved\u model\u CLI

”

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 \
    --image_dir /tmp/flower_photos --saved_model_dir /tmp/saved_retrained_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --saved_model_tags=serve \
    /tmp/saved_retrained_model/ /tmp/converted_model/