如何将预训练的Tensorflow PB冻结图转换为可修改的H5 keras模型？

Question

很久以来，我一直在寻找一种实现此目的的方法，但找不到答案。我发现的大多数线程都是想要相反的人。

背景故事：

我正在试验tensorflow/models存储库提供的一些预训练模型。模型保存为.pb冻结图。我想通过更改最终层以适合我的应用程序来微调其中一些模型。

因此，我想将模型作为普通的keras h5模型加载到jupyter笔记本中。

我该怎么做？ 您有更好的方法吗？

谢谢。

Answer 1

好像您要做的就是下载模型文件并将它们存储在目录中。调用目录，例如c：\ models。然后加载模型。

model = tf.keras.models.load_model(r'c:\models')
model.summary()  # prints out the model layers
# generate code to modify the model as you typically do for transfer learning
# compile  the changed model
# train the model
# save the trained model as a .h5 file
dir=r'path to the directory you want to save the model to'
model_identifier= 'abcd.h5' # for abcd use whatever  identification you want
save_path=os.path.join(dir, model_identifier)
model.save(save_path)