Tensorflow - h5 模型到 tflite 转换错误

Question

我使用预训练的 InceptionV3 模型进行了学习迁移，并保存了 h5 模型文件。之后，我就可以做出预测了。 现在，我想使用 TFLiteConverter.convert() 方法将 h5 模型转换为 tflite 文件，如下所示:

converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('keras.model.h5')
tflite_model = converter.convert()

但是我得到这个错误:

File "from_saved_model.py", line 28, in <module>
    tflite_model = converter.convert()
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\lite\python\lite.py", line 409, in convert
    "invalid shape '{1}'.".format(_tensor_name(tensor), shape))
ValueError: None is only supported in the 1st dimension. Tensor 'input_1' has invalid shape '[None, None, None, 3]'

我在 Windows 10 64 位上运行 Anaconda Python 3.6.8。预先感谢您的帮助!

Answer 1

将模型从 TensorFlow 转换为 TensorFlow Lite 时，只允许批量大小(索引 0)为None。在调用 from_keras_model_file 以使输入数组形状有效时，您应该能够使用 input_shapes 参数。对于 InceptionV3 模型，input_shapes 参数通常是 {'Mul' : [1,299,299,3]}。

TFLiteConverter.from_keras_model_file 的文档可用 here .接受的参数如下(从文档中复制):

from_keras_model_file(
    cls,
    model_file,
    input_arrays=None,
    input_shapes=None,
    output_arrays=None
)