无法将TensorFlow（Keras）模型转换为ONNX

Question

我正在尝试将保存的TensorFlow模型转换为ONNX格式，但出现以下错误

in _load_nodes
    slot_variable = optimizer_object.add_slot(
AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'add_slot'

我使用Keras（2.6）保存带有model.save(os.path.join("models", 'modelData'))的模型。然后，我使用python -m tf2onnx.convert --saved-model modelData --output model.onnx转换模型

使用keras2onnx对我不起作用，因为库太旧了（而且它们的存储库还是重定向到tf2onnx）

我尝试使用python -m tf2onnx.convert --checkpoint checkpoint/keras_metadata.pb --output model.onnx --inputs input0:0,input1:0 --outputs output0:0从检查点文件转换，但出现以下错误

    saver = tf_import_meta_graph(model_path, clear_devices=True)
  File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py", line 1465, in import_meta_graph
    return _import_meta_graph_with_return_elements(meta_graph_or_file,
  File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py", line 1481, in _import_meta_graph_with_return_elements
    meta_graph_def = meta_graph.read_meta_graph_file(meta_graph_or_file)
  File "####\anaconda3\envs\##\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\meta_graph.py", line 643, in read_meta_graph_file
    text_format.Merge(file_content.decode("utf-8"), meta_graph_def)
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 1: invalid start byte

在保存模型之前，我是否应该对其执行一些特殊操作？这可能是版本不匹配吗？任何反馈都会有帮助

Answer 1

我通过在培训后立即转换模型解决了这个问题。我使用了下面的代码

(onnx_model_proto, storage) = tf2onnx.convert.from_keras(model)
with open(os.path.join("models", 'modelData.onnx'), "wb") as f:
    f.write(onnx_model_proto.SerializeToString())

但是，这并不能解决保存模型的转换问题