如何將訓練有素的穩定基線/TensorFlow 神經網絡導出到 MATLAB？

Question

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我正在嘗試將 PPO2 訓練的神經網絡導出到 MATLAB。 它被保存為一個 zip 文件，使用

model.save(os.path.join(save_dir, 'best_overall_model'))

我可以加載我的模型

model = PPO2.load(os.path.join(load_dir), env=env, tensorboard_log=save_dir)

因為我找不到直接導出到 MATLAB 的方法，所以我想使用開放神經網絡交換 (ONNX) 作為中間格式。 我找不到有關如何從穩定基線進行此轉換的信息，因此我使用 TensorFlow 使用simple_save重新保存了我的模型。 注意：我使用的是 TensorFlow 1.14。

tf.saved_model.simple_save(model.sess, os.path.join(save_dir, 'tensorflow_model'), inputs={"obs": model.act_model.obs_ph}, outputs={"action": model.action_ph})

最后，我使用以下命令獲取 ONNX 文件：

python -m tf2onnx.convert --saved-model tensorflow_model --output model.onnx

我使用netron來可視化生成的 ONNX 文件。 顯然，出了點問題：

將我的神經網絡導入 MATLAB 的替代建議也值得贊賞。

Answer 1

我認為值得嘗試這里描述的內容。

總結/概述：

1. 在 Python 中以 HDF5 格式保存模型（因為您似乎使用的是 TF 1.x）。
2. 使用importKerasNetwork將模型加載到 Matlab

有關更多信息，請查看此處： https ://blogs.mathworks.com/deep-learning/2022/03/18/importing-models-from-tensorflow-pytorch-and-onnx/#:~:text=Importing%20TensorFlow% 20Models%20using%20the%C2%A0HDF5%20(Keras)%20Format