ステップ 1: Keras H5 モデルを保存されたモデル形式に 変換 する
- 依存関係のインストール :
cd \deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
install_prerequisites_tf2.bat - TensorFlow* 2 を使用してモデルを読み込み、保存されたモデル形式でシリアル化します。
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
tf.saved_model.save(model,'model') - オプション: custom_layer.py のカスタムレイヤー CustomLayer を使用するモデル:
import tensorflow as tf
from custom_layer import CustomLayer
model = tf.keras.models.load_model('model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})
tf.saved_model.save(model,'model')
ステップ 2: 保存したモデル形式を中間表現に 変換 する
- ディレクトリーを / deployment_tools / model_optimizer に変更します。
- SavedModel ディレクトリーと書き込み可能な出力ディレクトリーへのパスを使用して、mo_tf.py スクリプトを実行します。
python mo_tf.py --saved_model_dir --output_dir --input_shape