问题标签 [tensorflowjs-converter]

我正在尝试使用 tensorflowjs-convertor 将冻结的模型图形文件（.pb 文件）转换为 tensorflowjs 模型文件。正如他们的文档中提到的，我已经使用以下命令安装了 tensorflowjs 包：

在运行命令转换时，它会抛出这个错误：

安装软件包后，该命令似乎仍然不可用。我找不到任何有用的解决方法。任何人都可以帮忙解决这个问题吗？

我是 ML 的完整初学者，我正在尝试使用我的移动相机和使用 Tensorflow.js 的预训练模型进行图像识别。我在 Tensorflow.js 网站中使用了pacman示例并对其进行了修改。

以下是一些相关代码：

这将加载我使用tensorflowjs-converter 转换的模型。加载模型后，我正在使用打开相机navigator.getUserMedia并将流源分配给我在 HTML 中创建的 HTML 视频元素。现在。相机打开后，我调用以下方法进行预测：

无论相机的console.log(classId)位置如何，都记录在对象下方。

谁能帮我理解这里的错误吗？

当我尝试通过命令行在 Windows 10 中将图形转换工具与 FrozenGraph 一起使用时，我总是遇到同样的错误。代码：

错误：

我应该如何进行？我需要优化此图以在 tensorflowjs 上运行。它是 InceptionV3，因此对于移动设备来说相当大。

我目前正在尝试让训练有素的 TF seq2seq 模型与 Tensorflow.js 一起使用。我需要为此获取 json 文件。我的输入是几句话，输出是“嵌入”。当我在检查点中阅读时，该模型正在工作，但是我无法将其转换为 tf.js。转换过程的一部分是将我的最新检查点冻结为 protobuf (pb) 文件，然后将其转换为 tensorflow.js 预期的 json 格式。

以上是我的理解，由于我以前没有这样做过，可能是错误的，所以如果我从阅读中推断出的内容有误，请随时纠正。

当我尝试转换为 tensorflow.js 格式时，我使用以下命令：

然后显示这篇文章中列出的错误：

ValueError：节点变量/分配的输入 0 从变量传递 int32：0 与预期的 int32_ref 不兼容。

我遇到的问题之一是我真的不知道如何解决这个问题。所以我希望你们中的一个人可能有一些指导，或者你知道我的问题可能是什么。

我在下面的链接中升级了用于将检查点文件转换为 protobuf 的代码。然后，我在笔记本底部添加了该文件的导入，然后提供了我在尝试转换为 tensorflowjs 格式时遇到的相同错误。（只需滚动到笔记本底部）

https://github.com/xtr33me/textsumToTfjs/blob/master/convert_ckpt_to_pb.ipynb

任何帮助将不胜感激！

我正在关注这个 [1] 并尝试使用 [0] 将这个 [2] 转换为 tensorflow js。我遇到[3]。有没有人知道发生了什么？

[0] tensorflowjs_converter --input_format=tf_hub
' https://tfhub.dev/google/delf/1 ' delf [1] https://github.com/tensorflow/tfjs-converter#step-1-converting-a-保存模型-keras-h5-session-bundle-frozen-model-or-tensorflow-hub-module-to-a-web-friendly-format [2] https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/德尔夫/1 [3]

使用 TensorFlow 后端。2018-08-21 17:49:34.351121: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] 您的 CPU 支持未编译此 TensorFlow 二进制文件以使用的指令：AVX2 FMA 创建具有输入的模型 [u'score_threshold' , u'image', u'image_scales', u'max_feature_num'] 和输出 [u'module_apply_default/NonMaxSuppression/Gather/GatherV2_1', u'module_apply_default/NonMaxSuppression/Gather/GatherV2_3', u'module_apply_default/postprocess_1/pca_l2_normalization', u'module_apply_default/Reshape_4'，u'module_apply_default/truediv_2'，u'module_apply_default/NonMaxSuppression/Gather/GatherV2'，u'module_apply_default/ExpandDims']。Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“/usr/local/bin/tensorflowjs_converter”，第 11 行，在 sys.

这里 XS[1] 的形状是 (127,) 而 YS[1] 的形状是 (12,)，我已经根据 '\n' 和 ',' 进行了拆分，但错误仍然存​​在。任何帮助将不胜感激！

我在 Keras 中定义了一个 LSTM 模型，并用于tfjs.converters.save_keras_model将其转换为 Tensorflow.js 格式。但是当试图在 JS 中加载 web 友好的模型时，它会导致一个错误，指出预期的形状与权重文件中存在的形状不同：

模型定义：

有问题的张量属于 model.json 中的 LSTM 层：

这是model.json、权重文件和原始 keras 模型，以防万一。

关于我在这里做错了什么的任何想法？

当我尝试在电子应用程序中使用 tensorflowjs 运行移动网络（使用生产构建脚本）时，出现以下错误。但是，相同的代码在 Chrome 和 Firefox 中运行没有任何问题

这是我的 package.json 的样子：

完整的错误信息：

我正在尝试使用 Tensorflow.js 为我们转换一个预训练模型：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

我选择了mask_rcnn_inception_v2_coco。

tensorflowjs_converter期望具体output_node_names。网络上的各种资源向我指出了summarize_graph有助于检查潜在输出节点名称的工具。

不幸的是，我在 Google Colab 上运行它，并且（据我所知）我无法安装 bazel，我需要summarize_graph从源代码构建它，我需要确定将哪个output_node_names传递给转换器。

我在这里错过了什么吗？有没有更直接的方法可以从现有的预训练模型转到 Tensorflow.js（用于在浏览器上进行推理）？

当我尝试使用 tensorflowjs_converter 转换我的冻结模型时，我收到此错误：

macbook-pro-6:tesla james$ tensorflowjs_converter --input_format=tf_frozen_model --output_node_names='MobilenetV1/Predictions/Reshape_1' --saved_model_tags=serve /retrained_graph.pb /web_model

（取自他们的 github 的示例： https ://github.com/tensorflow/tfjs-converter ）

这是我回来的错误：

我创建这个 .pb 文件的方式是使用 tensorflow 的诗人图像分类器。它在 Python 中运行良好（我可以训练和创建 .pb 文件，甚至可以从图像中进行预测。我想将其转换为使用 nodejs 和 tensorflowjs，但我似乎无法将 .pb 文件转换为 tensorflowjs 所需的格式.

我决定搞砸并删除参数，如果我只使用这个命令：tensorflowjs_converter --help 它会抛出与上面相同的错误，wth？