私は最近、webglを使用してGPUをサポートしているブラウザでケラスモデルの推論を実行するProjectを見つけました。私はブラウザ上で推論を実行したいいくつかのテンソルフロープロジェクトを持っています。テンソルフローモデルをhdf5ファイルにエクスポートしてkeras-jを使って実行できるようにする方法はありますか？テンソルフローの重みをhdf5ファイルにエクスポートし、モデルをケラスmodel.jsonにエクスポート
Kerasを使用している場合このようなもの。あなたはTensorFlowワークフローへのインタフェースとしてKerasモデルを使用している場合、私はこの作業を見ることができます
model.save_weights('my_model.hdf5')
いいえテンソルフローを使用しています – anandaravindan
唯一の方法です。あなたがそれを行う場合は、モデルとその重みを保存するには、この操作を行うことができます。
# save model
with open(model_save_filename, "w") as model_save_file:
model_json = model.to_json()
model_save_file.write(model_json)
# save model weights
model.save_weights(model_weights_save_filename)
もっとここTensorflowワークフローへのインタフェースとしてKerasの使用に関する情報：https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html#using-keras-models-with-tensorflow
あなたにはこの問題に私の答えを確認することができます別のスレッド。 https://stackoverflow.com/questions/44466066/how-can-i-convert-a-trained-tensorflow-model-to-keras/46210187#46210187 – user1190882