有没有办法将tensorflow lite（.tflite）文件转换回keras文件（.h5）？

我因一个粗心的错误而丢失了数据集。我手里只剩下我的tflite文件了。是否有任何解决方案可以反转回h5文件。我在这方面做了很好的研究，但没有找到解决方案

从TensorFlow SaveModel或tf.keras H5模型到.tflite的转换是一个不可逆的过程。具体而言，原始模型拓扑在TFLite转换器编译期间进行了优化，这会导致一些信息丢失。此外，原始tf.keras模型的loss和优化器配置也被丢弃，因为推理不需要这些配置

但是，.tflite文件仍然包含一些信息，可以帮助您恢复原始训练模型。最重要的是，权重值是可用的，尽管它们可能被量化，这可能会导致精度上的一些损失

下面的代码示例向您展示了如何在从简单的训练过的tf.keras.Model创建.tflite文件后从中读取权重值

将numpy作为np导入 导入tensorflow作为tf 首先，为演示目的创建并训练一个虚拟模型。 模型=tf.keras.Sequential[ tf.keras.layers.Dense10，输入_shape=[5]，激活=relu， tf.keras.layers.Dense1，激活=乙状结肠] model.compileloss=binary\u crossentropy，optimizer=sgd xs=np.one[8,5] ys=np.零[8,1] model.fitxs，ys，epochs=1 将其转换为TFLite模型文件。 converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_modelmodel tflite_model=converter.convert openconverted.tflite，wb.writetflite_模型 使用`tf.lite.explorer`从文件系统加载写入的.tflite。 解释器=tf.lite.解释器模型_路径=converted.tflite all\u tensor\u details=解释器。获取\u tensor\u details 解释器.u张量 对于所有张量详情中的张量项： 打印重量%s:%tensor\u项目[名称] PrintExplorer.tensortensor_项[索引]

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这些从.tflite文件加载回来的权重值可以与tf.keras.Model.set_weights方法一起使用，这将允许您将权重值重新注入到Python中的可训练模型的新实例中。显然，这要求您仍然可以访问定义模型体系结构的代码。

从TensorFlow SaveModel或tf.keras H5模型到.tflite的转换是一个不可逆转的过程。具体而言，原始模型拓扑在TFLite转换器编译期间进行了优化，这会导致一些信息丢失。此外，原始tf.keras模型的loss和优化器配置也被丢弃，因为推理不需要这些配置

但是，.tflite文件仍然包含一些信息，可以帮助您恢复原始训练模型。最重要的是，权重值是可用的，尽管它们可能被量化，这可能会导致精度上的一些损失

下面的代码示例向您展示了如何在从简单的训练过的tf.keras.Model创建.tflite文件后从中读取权重值

将numpy作为np导入 导入tensorflow作为tf 首先，为演示目的创建并训练一个虚拟模型。 模型=tf.keras.Sequential[ tf.keras.layers.Dense10，输入_shape=[5]，激活=relu， tf.keras.layers.Dense1，激活=乙状结肠] model.compileloss=binary\u crossentropy，optimizer=sgd xs=np.one[8,5] ys=np.零[8,1] model.fitxs，ys，epochs=1 将其转换为TFLite模型文件。 converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_modelmodel tflite_model=converter.convert openconverted.tflite，wb.writetflite_模型 使用`tf.lite.explorer`从文件系统加载写入的.tflite。 解释器=tf.lite.解释器模型_路径=converted.tflite all\u tensor\u details=解释器。获取\u tensor\u details 解释器.u张量 对于所有张量详情中的张量项： 打印重量%s:%tensor\u项目[名称] PrintExplorer.tensortensor_项[索引] 这些从.tflite文件加载回来的权重值可以与tf.keras.Model.set_weights方法一起使用，这将允许您将权重值重新注入到Python中的可训练模型的新实例中。显然，这要求您仍然可以访问定义模型架构的代码