Coremltools用Keras将Tensorflow模型转换为Core-ML的问题

Question

我正在训练一个小模型，然后尝试使用

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)

但我得到一个错误：

AttributeError: module 'keras.engine' has no attribute 'topology'

经过一番谷歌搜索，有人认为拓扑是不推荐使用的或其他的，并建议将topology替换为saving。我可能做错了，但我坦白了

~/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.py

在_KERAS_LAYER_REGISTRY我试着改变

_keras.engine.topology.InputLayer:_layers2.default_skip,

到

_keras.engine.saving.InputLayer:_layers2.default_skip,

这给了我一个稍微不同的错误：

AttributeError: module 'keras.engine.saving' has no attribute 'InputLayer'

我觉得自己像一条离开水的鱼，因为我以前从未使用过Tensorflow或core ML。所以对我温柔点。下面是一些代码：

^{pr2}$