python - 用于导出 C++ 的 vgg16 keras 保存模型

Question

我最近在研究 vgg16 以重用它的模型。

在 python 中:(Keras)

model = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet')

一切都很好。

我需要通过编译导出 THiS 模型并适合导出 c++ json 文件。如何将 ThiS 模型正确导出为 h5 文件以用于导出模型？

Answer 1

一种方法是将您的 Keras 模型转换为 Python 中的 TensorFlow 模型，然后将卡住图导出到 .pb 文件。然后在 C++ 中加载它。我已经使用这段代码从 Keras 导出了一个卡住的 .pb 文件。

import tensorflow as tf

from keras import backend as K
from tensorflow.python.framework import graph_util

K.set_learning_phase(0)
model = function_that_returns_your_keras_model()
sess = K.get_session()

output_node_name = "my_output_node" # Name of your output node

with sess as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    graph_def = sess.graph.as_graph_def()
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
                                                                 sess,
                                                                 sess.graph.as_graph_def(),
                                                                 output_node_name.split(","))
    tf.train.write_graph(output_graph_def,
                         logdir="my_dir",
                         name="my_model.pb",
                         as_text=False)

然后您可以按照任何有关如何在 C++ 中加载 .pb 文件的教程进行操作。例如这个:https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f

Keras 在 TensorFlow 图中注入(inject) learning_phase 变量，可能还有其他仅 Keras 变量 - 如果我没记错的话，您应该确保从图中删除这些变量。