問題タブ [tensorflowjs-converter]

make_image_classifier python スクリプトを使用して、新しい画像セットで mobilenetv2 を再トレーニングしています。私の最終目標は、ブラウザーの tfjs で予測を行うことです。

これはまさに私がやっていることです:

ステップ 1: モデルを再トレーニングする

ステップ 2: tensorflowjs_converter を使用して、tf で保存されたモデルをグラフ モデルに変換する

ステップ 3: 新しいモデルをブラウザーにロードし、画像入力を前処理して、モデルに予測を依頼する

無効な結果が得られます。初期モデルによる予測を確認しましたが、それらは正しいので、変換が適切に行われていないか、初期スクリプトと同じ方法で画像を前処理していないと考えています。

ヘルプ。

PS: コンバーターを実行すると、次のメッセージが表示されます。私が経験していることに直接関係があるかどうかはわかりません。

tensorflow/core/graph/graph_constructor.cc:750 ノード 'StatefulPartitionedCall' には 71 個の出力がありますが、_output_shapes 属性は 605 個の出力の形状を指定します。出力形状が不正確になる場合があります。

tensorflow keras を使用して python でモデルをトレーニングし、 で保存しmodel.save(...)、tensorflow-converter で変換し、 を使用して tensorflowjs にロードしようとしましたtf.loadGraphModel("myurl")。しかし、Webコンソールで次のようなエラーが発生しました: TypeError: e.node is undefinedin operation_mapper.ts:74:20. ウェブサイトはここにあり、私のスクリプトはここにあります。