如何将我的 TensorFlow saved_model.pb 转换为 Javascript？

Question

我已经能够在我的终端中运行 tensorflow 转换器，但我不确定如何更改 TensorFlow 提供的以下示例以在计算机上找到我的 saved_model.pb 路径并将其另存为 Javascript 文件：

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --signature_name=serving_default \
    --saved_model_tags=serve \
    /mobilenet/saved_model \
    /mobilenet/web_model

这是我在终端上的输入导致错误：

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --signature_name=serving_default \
    --saved_model_tags=serve \
    /Users/name/Desktop/name\ name\ TensorFlow/saved_model  \
    /Users/name/Desktop/name\ name\ TensorFlow/web_model
usage: TensorFlow.js model converters. [-h]
                                       [--input_format {tf_frozen_model,keras_saved_model,tfjs_layers_model,tf_hub,tf_saved_model,keras}]
                                       [--output_format {tfjs_layers_model,keras_saved_model,tfjs_graph_model,keras}]
                                       [--signature_name SIGNATURE_NAME]
                                       [--saved_model_tags SAVED_MODEL_TAGS]
                                       [--quantize_float16 [QUANTIZE_FLOAT16]]
                                       [--quantize_uint8 [QUANTIZE_UINT8]]
                                       [--quantize_uint16 [QUANTIZE_UINT16]]
                                       [--quantization_bytes {1,2}]
                                       [--split_weights_by_layer] [--version]
                                       [--skip_op_check]
                                       [--strip_debug_ops STRIP_DEBUG_OPS]
                                       [--weight_shard_size_bytes WEIGHT_SHARD_SIZE_BYTES]
                                       [--output_node_names OUTPUT_NODE_NAMES]
                                       [--control_flow_v2 CONTROL_FLOW_V2]
                                       [--experiments EXPERIMENTS]
                                       [input_path] [output_path]
TensorFlow.js model converters.: error: unrecognized arguments: TensorFlow/saved_model /Users/ned/Desktop/name name TensorFlow/web_model

当我尝试使用 Tensorflow 转换器时，它说原始路径是错误的：

Welcome to TensorFlow.js Converter.
? Please provide the path of model file or the directory that contains model fil
If you are converting TFHub module please provide the URL.  /Users/name/Desktop/name\ name\ TensorFlow/saved_model.pb 
? What is your input model format? (model format cannot be detected.)   Tensorfl
? The original path seems to be wrong, what is the directory that contains the m
odel?  

Answer 1

我发现自己用 Python 编写转换器更容易，将脚本移动到与目录相同的文件夹，然后在那里运行它。 像这样：

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("modelDirectory")

这样您只需在相对路径名中写入模型的目录名称。

Answer 2

它只允许访问 home 下的文件夹，所以它只是：

/Users/ned/Tensorflow  

尝试使用 Tensorflow Converter 查找路径时。