Question

我有一个hdf5 keras对象检测模型。我试图将keras模型转换为tensorflow inference graph（pb文件）。我为此使用了以下代码

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model

model = keras.models.load_model('/home/ram/Downloads/Data_Science/DataHubTechnologies/model_frcnn_final.hdf5')

export_path = '/home/ram/Documents/pneumonia_model_2'

# Fetch the Keras session and save the model
# The signature definition is defined by the input and output tensors
# And stored with the default serving key
with tf.keras.backend.get_session() as sess:
    tf.saved_model.simple_save(
        sess,
        export_path,
        inputs={'input_image': model.input},
        outputs={t.name: t for t in model.outputs})

当我这样做时，出现以下错误，

ValueError：未知层：FixedBatchNormalization

更新后，我尝试更新keras和tensorflow

ModuleNotFoundError：没有名为'tensorflow.contrib'的模块

对于tf 2.0.0，所以我将其恢复为1.15，然后又出现了第一个错误。请您帮我解决这个问题。

我尝试了link，但是我不太了解他们要做什么。感觉就像我需要添加每个自定义层（这是一项非常艰巨的任务），并且我正在使用resnet 50。 >

ValueError：未知层：将.hdf5模型转换为pb文件时，FixedBatchNormalization

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