转换 tfjs 模型以在 C++ 中的 Tensorflow 中使用

Question

我是 tensorflow 新手，我有一个问题，我的项目有两个主要部分，首先用 NodeJs 编写，从数据集训练我的模型并将模型保存到本地存储，所以我有两个文件：

1. model.json
2. wights.bin

第二部分是用 c++ 编写的，几天后我可以用 bazel 构建 tensorflow 并将其添加到我的 OpenCv 项目中，所以这是我的问题：

我想在 NodeJs 部分训练我的模型，并在我的 C++ 部分使用这些模型。这可能吗 ？ 我也看到了 tjs 转换器，但它转换模型以在 NodeJs 中使用，反之亦然。

更新： 经过大量搜索，我发现我应该将我的模型转换为 protobuff 文件，但是 tfjs-Converter 不支持这种类型的转换，还有一点是我想将我的模型与 opencv 库一起使用。

更新 2 最后我可以将我的模型更改为 .pb 文件，首先我使用 tfjs_converter 转换为 keras 模型（.h5 文件），然后使用this python 脚本转换为 .pb 文件，opencv 可以成功加载模型。但是我在使用模型时遇到了这个错误：

libc++abi.dylib：以未捕获的类型异常终止 简历::异常：OpenCV(4.1.0) /tmp/opencv-20190505-12101-14vk1fh/opencv-4.1.0/modules/dnn/src/dnn.cpp:524： 错误：（-2：未指定的错误）无法创建图层 函数中“Shape”类型的“flatten_Flatten1/Shape” 'getLayerInstance'

有什么帮助吗？

谢谢

Answer 1

我终于解决了我自己的问题。

这是我已经完成的步骤：

1. 使用 tfjs-converter 将我的 tfjs 模型转换为 keras 模型
2. 使用this python 脚本将 keras(.h5) 模型更改为冻结模型(.pb)
3. 使用this教程优化我的.pb模型

最后一切都很好！