tf.keras 模型到 coreml 模型，不支持 BatchNormalization

Posted 2023-03-27

【中文标题】tf.keras 模型到 coreml 模型，不支持 BatchNormalization

【英文标题】：tf.keras model to coreml model, BatchNormalization not supported

【发布时间】：2021-09-02 08:05:01

【问题描述】：

我正在开发一个图像识别项目，该项目使用来自 keras（张量流版本）的 InceptionV3。我已经训练了一个输出层，现在我正在尝试将其导出为 coreMl 格式，以便在 ios 设备上使用它。

然而，我得到了错误：

ValueError：不支持 Keras 层 ''。

我跑的时候：

model.save('IncepNet_SN_class.h5')

output_labels = ['0', '1', '2', '3', '4']

model_2 = tf.keras.models.load_model('IncepNet_SN_class.h5')

your_model = coremltools.converters.keras.convert('IncepNet_SN_class.h5', input_names=['image'], output_names=['output'], 
                                                   class_labels=output_labels)

your_model.save('IncepNet_SN_class.mlmodel')

有人知道怎么处理吗？

非常感谢，卢卡斯。

【问题讨论】：

您无法使用 Core ML 工具 Keras 转换器转换 TF 2.x 模型。你需要使用coremltools.convert(...)

先生，您是真正的英雄。效果很好，非常感谢！

【参考方案1】：

来自 cmets

您无法使用 Core ML 工具 Keras 转换 TF 2.x model 转换器。你需要使用coremltools.convert(...)（转述自Matthijs Hollemans）