在将.pb模型转换为tf.keras时无法加载tf.keras

Question

上下文

我在一个个人项目中使用tf.keras，我需要检索一个预先训练过的Alexnet模型。不幸的是，该模型不能仅使用tf.keras直接访问，因此我使用PyTorch下载了经过预先训练的模型，将其转换为onnx文件，然后用以下代码将其导出为.pb文件：

torch_pretrained = torchvision.models.alexnet()
torch_pretrained.load_state_dict(torch.load("alexnet.pth"))

dummy_input = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
torch.onnx.export(torch_pretrained, dummy_input, "alexnet_pretrained.onnx")

onnx_pretrained = onnx.load("alexnet_pretrained.onnx")
onnx_pretrained = prepare(onnx_pretrained)
onnx_pretrained.export_graph('alexnet')

问题

现在，我正尝试使用keras检索.pb文件，并使用以下代码解释这里：

model = tf.keras.models.load_model("alexnet")
model.summary()

我得到了一个错误：

AttributeError：'_UserObject‘对象没有属性’汇总‘

我在加载模型时也会收到警告，但我认为这与此无关：

警告:tensorflow:在加载Keras模型时检测到TF 2.5之前保存了保存模型。请确保使用model.save()或tf.keras.models.save_model()保存模型，而不是使用tf.saved_model.save()。要确认，在keras_metadata.pb目录中应该有一个名为“SavedModel”的文件。

如您所见，加载的模型有一个非常模糊的类型：

在我做研究的时候，我发现了这，这意味着我不是唯一一个面临这个问题的人。

问题

最简单的方法是解决这个特定的问题，但是如果有人知道另一种方法将预训练的Alexnet模型加载到tf.keras，这也将解决我的实际问题。

规格

Windows 10
python 3.9.7
tensorflow 2.6.0
torch 1.10.2
torchvision 0.11.3
onnx 1.10.2
onnx-tf 1.9.0

Answer 1

解决方案

我遵循了Jakub的建议:我安装了"pytorch2keras“(参见这)。我只是运行了一个函数，直接将py手电模型转换成一个keras模型，它实际上起作用了。

我只需要修改模块的代码，因为出现了一些依赖项问题(它们使用的是onnx.optimizer，现在称为onnxoptimizer)，所以我只在以下几个方面更改了导入行：

从…

from onnx import optimizer

至

import onnxoptimizer as optimizer