无法将Keras模型转换为tflite

Question

我保存了以下行的Keras模型：

tf.keras.models.save_model(model, "path/to/model.h5")

稍后，我尝试将其转换为tflite文件，如下所示：

converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('path/to/model.h5')
tflite_model = converter.convert()
open("path/to/model.tflite", "wb").write(tflite_model)

但是我收到一个奇怪的错误：

  

您正在尝试将包含35层的权重文件加载到0层的模型中。

我知道我的模型工作正常。我能够加载它并得出推断。仅当尝试将其保存为tflite模型时才会显示此错误。

TensorFlow版本：tensorflow-gpu 1.12.0

我正在使用tf.keras。

Answer 1

结果证明，问题是由于显式定义了InputLayer和一些input_shape。

我的模型具有以下形式：

  

InputLayer（input_shape =（...））

     

BatchNormalization（）

     

....剩余层

我将其更改为：

  

BatchNormalization（input_shape =（...））

     

....剩余层

，并在此转移了先前模型的权重。现在可以正常使用了。