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How to Retrain an Image Classifier for New Categories中描述的脚本 retrain.py运行为

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --image_dir /tmp/test

并生成了输出文件/tmp/output_graph.pb。将其转换为

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp/output_graph.pb /tmp/model

失败了

IOError：SavedModel 文件不存在于：/tmp/output_graph.pb/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

如果文件output_graph.pb被重命名为saved_model.pb（@edkeveked），错误变为

RuntimeError：在 SavedModel 中找不到与标签“serve”关联的 MetaGraphDef。要检查 SavedModel 中的可用标签集，请使用 SavedModel CLI：saved_model_cli

saved_model_cli show --dir .报告一个空的标签集。

如何解决这个问题？

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输入路径是文件夹的路径，而不是文件的路径。考虑以下：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp /tmp/model
于 2019-04-24T12:55:16.823 回答
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正如@Ping Yu 在使用 MobileNet 重新训练图像检测中所暗示的那样，您可以使用

python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 \
    --image_dir /tmp/flower_photos --saved_model_dir /tmp/saved_retrained_model
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --saved_model_tags=serve \
    /tmp/saved_retrained_model/ /tmp/converted_model/

这将使用保存的模型格式保存模型。

于 2019-05-28T11:01:11.923 回答