如何在不使用本地PC转换的情况下将我在google colab中训练的tensorflow的protobuf训练模型转换为tensorflowjs？

Posted 2023-03-16

【中文标题】如何在不使用本地PC转换的情况下将我在google colab中训练的tensorflow的protobuf训练模型转换为tensorflowjs？

【英文标题】：How do I convert the protobuf train model of tensorflow I train in google colab to tensorflowjs without the use of local PC to convert?

【发布时间】：2021-12-13 17:30:06

【问题描述】：

您好，我想使用 google colab 将我在 google colab 中导出的模型转换为 tensorflowjs，因为之后我打算将它部署到云存储中

除了安装 !pip install tensorflowjs 之外，任何人都可以分享或知道这方面的知识或步骤，非常感谢

之所以在 google colab 中是因为我的本地电脑无法正确安装 tensorflow 包和 python 包，因为我只有 2gb ram，所以每次我执行 python -m pip install 。在 TFOD 模型/研究中它总是冻结我已经尝试了 3 个月，我放弃并在 google colab 中做所有事情

我使用的是张量流 2.3.1

我在google colab中导出的模型是这样的，模型文件是protobuf文件

exported_models ..my_models .....检查站 ..saved_model .....资产 .....变量 管道配置

【问题讨论】：

模型是h5格式吗？

在 saved_model.pb 中

请提供足够的代码，以便其他人更好地理解或重现问题。

谢谢，等其他批训练模型完成后我会更新，看看是否有效

【参考方案1】：

你可以这样做：

from tensorflow import keras
import tensorflowjs as tfjs

def importModel(modelPath):
    model = keras.models.load_model(modelPath)
    tfjs.converters.save_keras_model(model, "tfjsmodel")

importModel("<your_model_path>")