无法使用tensorflowjs转换器创建的模型

Question

我正在尝试重用tensorflow创建的tensorflowjs模型。为了理解转换器是如何工作的，我尝试转换mobilenetv2模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_hub --output_format=tensorflowjs   'https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_050_224/classification/2' ./web_model

这似乎很管用。然后，我尝试通过更改模型的加载方式在mobilenet demo中使用这个新的转换后的模型：

// const model = await mobilenet.load({version, alpha});
// replaced by
const model = await mobilenet.load({ modelUrl: './web_model/model.json', version, alpha, inputRange: [0, 1], fromTFHub: true });

// Classify the image.
const predictions = await model.classify(img);

classify调用会触发错误：

Uncaught (in promise) Error: Activation relu6 has not been implemented for the WebGL backend.

我不知道官方的tensorflowjs mobilenet模型是如何生成的:(

Answer 1

from keras.applications import MobileNetV2
model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False)

save_model(
    model,
    "mobilenet2.h5",
    overwrite=True,
)

将mobilenet特征提取器转换为js

tensorflowjs_converter --input_format keras \
                       path/to/mobilenet2.h5 \
                       path/to/tfjs_target_dir

Answer 2

relu6的运算符是1周前才添加的。它应该在下一个TensorFlow.js版本中可用。

请在最新版本发布后尝试使用。

请参阅：https://github.com/tensorflow/tfjs/pull/2016

Answer 3

这个问题与新版本无关。我也有同样的问题，一直在绕圈子。如果您使用的是GPU运行时(我使用的是Colab GPU运行时)，则会发生此问题。你只需要在CPU模式下拟合/fit_generate模型，你的模型就会在happy状态下准备就绪。