Question

我尝试了多种方法使用core ml工具将Keras模型转换为core ml，但这给了我这个错误。

不支持Keras图层”。

我正在尝试将.h5模型转换为核心ml，以便可以在我的应用中使用它，但它给了我一些我无法解决的错误。另外，我尝试将.h5模型转换为PB（冻结图），但在那儿遇到了错误。

这是我的模型的样子。

img_input = layers.Input(shape=(224, 224, 3))


seed = 230

numpy.random.seed(seed)


x = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(img_input)

x = layers.MaxPooling2D(2)(x)

x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x)

x = layers.MaxPooling2D(2)(x)

x = layers.Flatten()(x)

x = layers.Dense(128, activation='relu')(x)

x = layers.Dropout(0.4)(x)

output = layers.Dense(3, activation='softmax')(x)

model = Model(img_input, output)

model.compile（loss ='sparse_categorical_crossentropy'，optimizer ='adam'，metrics = ['accuracy']）

这是我在网上找到的将Keras模型转换为核心ml工具的代码。

导入喀拉拉邦导入coremltools

fcn_mlmodel = coremltools.converters.keras.convert（model，input_names ='image'，image_input_names ='image'，output_names ='class_label'）

fcn_mlmodel.input_description ['image'] =“图片大小（224,224,3）”

fcn_mlmodel.output_description ['class_label'] =“类标签”

fcn_mlmodel.save（“ Test_my.mlmodel”）

Err：不支持Keras图层”。 –

Answer 1

无法重现您的问题，请复制所有内容。也许是您的版本有问题：

pip install -U coremltools==3.0b6 tensorflow==1.13.1 keras==2.2.4协同工作良好。

无法将Keras模型转换为Coreml

1 个答案: