转换后的 TensorFlow JS 模型报告缺少输入形状答案

【问题标题】：Converted Tensorflow JS model reports missing input shape转换后的 TensorFlow JS 模型报告缺少输入形状
【发布时间】：2020-07-17 00:07:54
【问题描述】：

我正在移植Tensorflow Pix2Pix example 以在带有 TFJS 的浏览器中运行。我的训练没有问题，并且在整个训练过程中会定期从模型中导出良好的样本图像。

为了导出到 TFJS，我从最新的检查点加载生成器模型，并使用 model.save(model_name.h5, save_format='h5')。

然后我使用 tensorflowjs_converter --input_format=keras model_name.h5 tfjs_model 将模型转换为 tensorflow js 模型

在浏览器中加载模型时，出现以下错误：

Error: The first layer in a Sequential model must get an `inputShape` or `batchInputShape` argument.

这令人费解，因为生成器的第一层确实定义了输入形状：

def Generator(filters):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[256, 256, 3])

此外，在导出前可视化模型时，它似乎还定义了一个输入形状。

我正在使用 tensorflow 2.1.0 和 tensorflowjs 1.7.2。

有什么解决方法的建议吗？

我也尝试以 TF saved_model 格式导出，但该模型只能预测 NaN。我假设涉及更多问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我也遇到了同样的问题，我只上传了model.json文件，没有上传同样由tensorflowjs_converter创建的bin文件。确保您确实在同一文件夹中上传了 model.json 文件以及 .bin 文件。 model.json 文件使用 .bin 文件获取权重。

【讨论】：

【解决方案2】：

问题可能是由于文件不足，正如 Martjin 指出的那样，或者在您的 javaScript 代码中。

【讨论】：