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javascript - 尝试将 TensorFlow 保存的模型转换为 TensorFlow.js 模型时出错

coder 2023-05-26 原文

我已成功训练 DNNClassifier 对文本(来自在线讨论板的帖子)进行分类。我使用以下代码创建并保存了我的模型:

embedded_text_feature_column = hub.text_embedding_column(
    key="sentence",
    module_spec="https://tfhub.dev/google/nnlm-de-dim128/1")
feature_columns = [embedded_text_feature_column]
estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    hidden_units=[500, 100],
    feature_columns=feature_columns,
    n_classes=2,
    optimizer=tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.003))
feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(feature_columns)
serving_input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)
estimator.export_savedmodel(export_dir_base="/my/dir/base", serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn)

现在我想使用 tfjs-converter 将我保存的模型转换为与 JavaScript 版本的 TensorFlow tf.js 一起使用.

当我发出以下命令时:

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_node_names='dnn/head/predictions/str_classes,dnn/head/predictions/probabilities' --saved_model_tags=serve /my/dir/base /my/export/dir

…我收到此错误消息:

ValueError: Node 'dnn/input_from_feature_columns/input_layer/sentence_hub_module_embedding/module_apply_default/embedding_lookup_sparse/embedding_lookup' expects to be colocated with unknown node 'dnn/input_from_feature_columns/input_layer/sentence_hub_module_embedding

我认为我在保存模型时做错了什么。

保存估算器模型以便可以使用 tfjs-converter 进行转换的正确方法是什么？

The source code of my project can be found on GitHub.

最佳答案

你可以试试这个，我认为这会奏效。只需在代码中输入您的输入格式即可。

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

关于javascript - 尝试将 TensorFlow 保存的模型转换为 TensorFlow.js 模型时出错，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51249989/

时出TensorFlowfeatureinputsectionjavascriptpython

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