Question

我正在训练一个小模型，然后尝试使用

将其导出到core ml

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)

但是我遇到一个错误：

AttributeError：模块'keras.engine'没有属性'topology'

在进行一些谷歌搜索后，有人建议不推荐使用拓扑结构或类似的东西，并建议将topology替换为saving。我可能做错了，但是我打开了

~/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.py

，在_KERAS_LAYER_REGISTRY中，我尝试更改

_keras.engine.topology.InputLayer:_layers2.default_skip,

到

_keras.engine.saving.InputLayer:_layers2.default_skip,

这给了我一个稍微不同的错误：

AttributeError：模块'keras.engine.saving'没有属性'InputLayer'

我在这里感觉就像一条没水的鱼，因为我以前从未使用过Tensorflow或核心ML。所以要对我温柔。这是一些代码：

batch_size = 20
epochs = 10
test_size = 500
input_dim = 30

# Model Architecture
model = Sequential()

# Convolutional Layer
model.add(Conv1D(filters=10, kernel_size=5, input_shape=(input_dim, 1)))
model.add(Flatten())

# Dense Layer
model.add(Dense(input_dim, activation='relu'))

# Logits Layer
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

rmsprop = optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)
sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(optimizer=rmsprop,
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['accuracy'],
)

model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs)

accuracy = model.evaluate(x=x_test, y=y_test, batch_size=batch_size)

print("Overall accuracy: {}".format(accuracy[1]))

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)
coreml_model.save('my_model.mlmodel')

Coremltools使用Keras将Tensorflow模型转换为Core ML的问题

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