Question

使用标准代码导入张量流为tf 将tensorflowjs导入为tfjs

 tfjs_target_dir = 'c:/files'
 model = tf.keras.applications.InceptionV3(
     include_top=True,
     weights='imagenet',
     input_tensor=None,
     input_shape=None,
     pooling=None,
     classes=1000
 )
 tfjs.converters.save_keras_model(model, tfjs_target_dir)

我收到以下错误

文件＆＃34; C：\ Program Files \ python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，第1321行，在_do_run中 run_metadata）

文件＆＃34; C：\ Program Files \ python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，第1340行，在_do_call 提升类型（e）（node_def，op，message）

FailedPreconditionError：尝试使用未初始化的值conv2d_98 / kernel [[Node：_retval_conv2d_98 / kernel_0_0 = _RetvalT = DT_FLOAT，index = 0，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0＆＃34;]]

Answer 1

您是否尝试过提供输入形状？

e.g。

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_height, img_width)
else:
    input_shape = (img_height, img_width, 3)

img_height / width是您要预测的图片的大小

张量流转换keras模型的tensorflowjs

1 个答案: