我已经在 tensorflow 中训练了一个对象检测模型。
我的环境——
tf 版本 == 1.15，网络 == ssd mobilnet v2
现在我想将我的 saved_model(.pb) 文件转换为 tfjs(.json) 格式。
我遵循以下步骤-- pip install tensorflowjs==0.8.6 # 不确定它是否与 tf 版本 1.15 兼容
命令==
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=服务exported_path/saved_modelexported_path/web_model_path
错误== AttributeError：模块'keras_applications'没有属性'set_keras_submodules'
然后我降级 keras_application 版本。
现在得到错误
用法：TensorFlow.js 模型转换器。[-h] [--input_format {keras,tf_session_bundle,keras_saved_model,tf_hub,tf_saved_model,tensorflowjs,tf_frozen_model}] [--output_format {keras,tensorflowjs}] [--output_node_names OUTPUT_NODE_NAMES] [--signature_name SIGNATURE_NAME] [--saved_model_tags SAVED_MODEL_TAGS] [--quantization_bytes {1,2}] [--split_weights_by_layer] [--version] [--skip_op_check SKIP_OP_CHECK] [--strip_debug_ops STRIP_DEBUG_OPS] [--output_json OUTPUT_JSON] [input_path] [output_path] TensorFlow.js 模型转换器。：错误：参数--output_format：无效选择：'tfjs_graph_model'（从'keras'，'tensorflowjs'中选择）
所以 output_format 中没有 tf_graph_model 的选项。
现在，当我安装 pip install tensorflowjs（不传递任何特定版本）时，它会安装 tfjs==3.3.0，并卸载我当前的 tf1.15 并安装新的 tf2.x 版本。我需要不惜一切代价避免。
有人可以指导我，如何在版本 tensorflow==1.15 中将 saved_model 转换为 tf_js 格式。
提前致谢。