Artikel-ID: 000088667 Inhaltstyp: Fehlerbehebung Letzte Überprüfung: 20.05.2022

Wie konvertieren Sie das Keras* H5-Modell in ein IR-Format (Intermediate Representation)

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
Zusammenfassung

Schritte zur Konvertierung des Keras H5-Modells in ein IR-Format.

Beschreibung

Schritte zur Konvertierung des Keras* H5-Modells in ein IR-Format können nicht bestimmt werden.

Lösung

Schritt 1: Konvertierung des Keras H5 Modells in das SavedModel-Format

  1. Abhängigkeiten installieren :
    cd \deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
    install_prerequisites_tf2.bat
  2. Laden Sie das Modell mit TensorFlow* 2 und serialisieren Sie es im SavedModel-Format.
    import tensorflow as tf
    model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
    tf.saved_model.save(model,'model')
  3. Optional: Modell mit einer benutzerdefinierten Ebene CustomLayer von custom_layer.py:
    import tensorflow as tf
    from custom_layer import CustomLayer
    model = tf.keras.models.load_model('model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})
    tf.saved_model.save(model,'model')

 

Schritt 2: Konvertieren des gespeicherten Modellformats in zwischengeschaltete Darstellung

  1. Wechseln Sie in das Verzeichnis in /deployment_tools/model_optimizer
  2. Führen Sie das Skript mo_tf.py mit einem Pfad zum Verzeichnis SavedModel und einem beschreibbaren Ausgabeverzeichnis aus:
    python mo_tf.py --saved_model_dir --output_dir --input_shape

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