如何在不初始化权重的情况下导入经过训练的模型

保罗

我使用tensorflowjs-converter将在ImageNet上预训练的EfficientNet模型转换为tensorflow-js。当我尝试将模型加载到脚本中时,它将尝试使用tfjs中未实现的初始化程序初始化权重。但是,由于模型是经过预训练且权重也已转换的,因此不必初始化权重。转换后的模型在这里:https : //github.com/paulsp94/tfjs_ficientnet3_imagenet

这是问题的CodePen示例:https ://codepen.io/paulsp94/pen/XLNdJq

const start = async () => {
  efficientNetURL = 'https://raw.githubusercontent.com/paulsp94/tfjs_efficientnet3_imagenet/master/model.json';

  console.log("Load Model");
  let model;
  try {
    model = await tf.loadLayersModel(efficientNetURL, {strict: true});
    console.log(model.summary());
   } catch (error) {
     console.error(error);
   }
};

start()

您必须打开浏览器的控制台,才能看到正确的错误。

错误是:

错误:“未知的初始化程序:EfficientConv2DKernelInitializer。这可能是由于以下原因之一:1.初始化程序是在Python中定义的,在这种情况下,需要将其移植到TensorFlow.js或您的JavaScript代码。2.自定义初始化程序是在JavaScript中定义的,但未在tf.serialization.registerClass()中正确注册。”

更新:虽然我可以避开初始化程序,但是可以通过将所有未知的初始化程序替换为例如Zeros初始化程序。我遇到了当前无法解决的自定义层(Swish层)的另一个问题。

教育

根据文档:

TensorFlow.js图层目前仅支持使用标准Keras构造的Keras模型。使用不受支持的操作或图层(例如自定义图层,Lambda图层,自定义损失或自定义指标)的模型无法自动导入,因为它们依赖于无法可靠地转换为JavaScript的Python代码。

当前无法导入带有自定义图层的模型

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