Keras to TensorFlow 项目使用教程

Keras to TensorFlow 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

keras_to_tensorflow/
├── LICENSE
├── README.md
├── keras_to_tensorflow.py
└── requirements.txt

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• keras_to_tensorflow.py: 项目的主要脚本文件，用于将 Keras 模型转换为 TensorFlow 模型。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

keras_to_tensorflow.py

keras_to_tensorflow.py 是项目的主要启动文件，负责将 Keras 模型转换为 TensorFlow 模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

• 输入参数:

  • --input_model: 输入的 Keras 模型文件路径，通常是 .h5 格式。
  • --output_model: 输出的 TensorFlow 模型文件路径，通常是 .pb 格式。
  • --output_nodes_prefix: 输出节点的命名前缀。
  • --output_meta_ckpt: 是否输出 checkpoint 和 metagraph 文件。

• 使用示例:

  python keras_to_tensorflow.py --input_model="path/to/keras/model.h5" --output_model="path/to/save/model.pb"
  

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了运行该项目所需的 Python 包及其版本。可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

依赖包列表

• tensorflow: TensorFlow 库，用于深度学习模型的构建和推理。
• keras: Keras 库，用于高级神经网络 API。

以上是 Keras to TensorFlow 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。