我正在嘗試在 Android 上運行車牌檢測?？梢哉业絯pod-net.h5所以我嘗試使用以下命令將其轉換為 TensorFlow lite：import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.load_model('wpod-net.h5')converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)converter.post_training_quantize = Truetflite_model = converter.convert()open("wpod-net.tflite", "wb").write(tflite_model)但是當我運行這個時，我遇到了這個錯誤：? File "converter.py", line 3, in <module>? ? model = tf.keras.models.load_model('License_character_recognition.h5')? File "/home/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/save.py", line 184, in load_model? ? return hdf5_format.load_model_from_hdf5(filepath, custom_objects,? File "/home/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/hdf5_format.py", line 175, in load_model_from_hdf5? ? raise ValueError('No model found in config file.')ValueError: No model found in config file.我也嘗試過使用 API tflite_convert --keras_model_file=License_character_recognition.h5 --output_file=test.tflite ，但它給了我同樣的錯誤。這是否意味著如果我自己沒有訓練模型，我無法將其轉換為 tflite ？或者還有其他方法來轉換 .h5 嗎？
1 回答
HUWWW
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TensorFlow Lite 模型包含權重和模型代碼本身。您需要加載 Keras 模型（帶權重），然后您將能夠轉換為 tflite 模型。
獲取作者repo的副本，并執行get-networks.sh。您只需要data/lp-detector/wpod-net_update1.h5車牌檢測器，這樣您就可以提前停止下載。
深入研究代碼，您可以在keras utils找到準備好的負載模型函數。
獲得模型對象后，可以將其轉換為 tflite。
Python3、TF2.4測試：
import sys, os
import tensorflow as tf
import traceback
from os.path? ? ? ? ? ? ? ? ? ? import splitext, basename
print(tf.__version__)
mod_path = "data/lp-detector/wpod-net_update1.h5"
def load_model(path,custom_objects={},verbose=0):
? ? #from tf.keras.models import model_from_json
? ? path = splitext(path)[0]
? ? with open('%s.json' % path,'r') as json_file:
? ? ? ? model_json = json_file.read()
? ? model = tf.keras.models.model_from_json(model_json, custom_objects=custom_objects)
? ? model.load_weights('%s.h5' % path)
? ? if verbose: print('Loaded from %s' % path)
? ? return model
keras_mod = load_model(mod_path)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_mod)
tflite_model = converter.convert()
# Save the TF Lite model.
with tf.io.gfile.GFile('model.tflite', 'wb') as f:
? ? f.write(tflite_model)
祝你好運！
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