将Keras模型转换为TensorFlow

Question

是否有可能将keras模型（网络结构和权重的h5文件）转换为tensorflow模型？或者是否有与keras中model.save等价的函数在tensorflow中可用？

- GS1905ASY

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你可能想要查看这篇博客文章和这个代码片段。 - petezurich

非常感谢。这些似乎是用于卷积网络的，我的模型是顺序稠密LSTM进行预测。您知道是否有人做过这样的事情吗？ - GS1905ASY

很抱歉，我不知道这是否已经完成。我认为你的特定架构并不重要。模型就是模型。请告诉我们你发现了什么。这可能对其他人也有帮助。祝好运！ - petezurich

Answer 1

是的，这是可能的，因为Keras使用Tensorflow作为后端，也构建了计算图。您只需要从Keras模型中获取此图即可。

"Keras仅使用一个图和一个会话。您可以通过K.get_session()访问会话。与之关联的图将是：K.get_session().graph。"

(来自fchollet: https://github.com/keras-team/keras/issues/3223#issuecomment-232745857)

或者您可以以检查点格式保存此图（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver）：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

saver = tf.train.Saver()
sess = K.get_session()
retval = saver.save(sess, ckpt_model_name)

顺便提一下，自从tensorflow 13版本以后，你可以直接在其中使用keras：

from tensorflow.python.keras import models, layers

- orsveri

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请问您能否更新您的答案 - 因为有很多错误，它根本无法工作。 - Vyachaslav Gerchicov

@VyachaslavGerchicov，您还需要吗？如果是，请提供输出，您遇到了什么样的错误？然而，算法很简单：通过Keras获取TF会话，然后使用此会话进行检查点保存。或者您可以将其用于以.pb格式保存模型。 - orsveri

最终我们找到了一些自动机器学习解决方案（无需编写脚本），并决定使用它们。也许将来我们会回到手动编写脚本的方式。 - Vyachaslav Gerchicov

@VyachaslavGerchicov 很高兴听到您找到了好的解决方案！现在有一个选项可以将模型转换为ONNX格式（用于推理）。它支持所有流行的框架 - keras，tf，pytorch，caffe。 - orsveri