import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model(“D:/model/gtfx_baseline.h5”)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
open(“D:/model/gtfx_baseline.tflite”, “wb”).write(tflite_model)
H5
模型
文件介绍
h5
文件全称
HDF5
，是Tensor Flow2.0新增的文件
模型
，它保存了训练时的所有参数包括权重等特征信息，与其它
模型
文件不同的是它保存只有一个二进制文件，保存的文件会比较大因为包含了所有训练信息。
Tflite
模型
文件介绍
Tflite
是Tensor Flow
Tflite
上特有的
模型
文件类型，它文件较小也是一个纯二进制文件，是一个轻量级的
模型
库，Tensor Flow的
模型
文件可以与
Tflite
之间互相
转
换，但是每次
转
换会丢失精度，
Tflite
会过滤掉许多可能重复的特征信息，
Tensorflow
1.3版本中引入
tensorflow
time series模块，简称TFTS，专门设计一套针对时间序列预测问题的API，提供AR、anomaly mixture AR和LSTM三种预测
模型
#项目地址
https://github.com/
tensorflow
/
tensorflow
/tree/master/
tensorflow
/contrib/timeseries
#代码...
【代码】huggingface 本地
模型
加载报错 Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.
h5
, model.ckpt.index or flax_mo。
export_dir = '/content/drive/My Drive/colab/test/middleReport/myuse'
# tf.saved_model.save(model, export_dir)
tf.saved_model.save(my_model, export_dir)
#
转
换
模型
。
# converter = tf.lite.
TFLite
Conv
前言如何用
TensorFlow
结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“
tensorflow
time series”，会发现star数最高的tgjeon/
TensorFlow
-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。在刚刚发布的TensorFl...
网上查询了各种资料，也看了
tensorflow
lite官网
转
换
模型
的章节，不是这里错就是那里搞不定．
最后终于通过两次
转
换将
keras
生成的
h5
文件
转
换成了
tflite
文件．遂记录之以备来日查看或做前车之鉴．
1. 环境
我所使用的环境是ubuntu 18.04 + python3.6 +
tensorflow
-gpu1.9 +
keras
2.2.0
整个python虚拟环境使用conda进行创建
不保证其他
tensorflow
版本能够按照步骤成功，特别是
tensorflow
2.
h5
模型
转
pb
转
tflite
实现及报错解决
这里我已Mask R-CNN训练出来的
模型
为例，我的
h5
文件不保存
模型
结构，我的代码有
转
为带结构的
h5
文件。话不多说，直接上代码。
def save_model(path):
将训练的仅保存参数的
h5
文件
转
换为将整个model结构及参数保存的
H5
model
:param path:
h5
model path
:return:
test_config = InferenceConfig()
import
tensorflow
as tf
from
tensorflow
.python.
keras
import backend as K
from
tensorflow
.python.
keras
.utils import CustomObjectScope
converter = tf.lite.
TFLite
Converter.from_
keras
_model_file('facenet_k
Tensorflow
Model Files最近闲来无聊，想深入理解一下tensorlfow，也不知从何下手，突然间发现了官方文档的Extend模块下还有这个一片文章 A Tool Developer's Guide to
TensorFlow
Model Files, 所以就打算边翻译，边学习了。水平有限，如发现错误，请不吝指出！翻译开始大多数用户不需要关心
tensorflow
在硬盘上存储数据的细
转
换过程参考 链接一：https://blog.csdn.net/DeliaPu/article/details/122343476
其中也遇到了上面这篇文章的第一个问题，即
AttributeError: type object ‘
TFLite
ConverterV2’ has no attribute ‘from_
keras
_model_file’
处理方式如链接一所示。
接下来出现了第二个问题
keras
加载
模型
load_model时报错：AttributeError: ‘str‘ object has
