TensorFlow Lite：初始化节点不存在答案

【问题标题】：TensorFlow Lite: Init node doesn't existTensorFlow Lite：初始化节点不存在
【发布时间】：2019-01-10 04:40:28
【问题描述】：

我试图使用以下代码将 Keras 文件 (.h5) 中的模型转换为 TensorFlow Lite 文件 (.tflite)：

# Save model as .h5 keras file
keras_file = "eSleep.h5"
model_save = tf.keras.models.save_model(model,keras_file,overwrite=True,include_optimizer=True)

# Export keras file to TensorFlow Lite model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(keras_file)
tflite_model = converter.convert()
open("eSleep.tflite", "wb").write(tflite_model)

但是，下面这行：

tflite_model = converter.convert()

返回错误：

I tensorflow/core/grappler/devices.cc:53] Number of eligible GPUs (core count >= 8): 0 (Note: TensorFlow was not compiled with CUDA support)
I tensorflow/core/grappler/clusters/single_machine.cc:359] Starting new session
E tensorflow/core/grappler/grappler_item_builder.cc:636] Init node dense/kernel/Assign doesn't exist in graph

谁能帮我理解“图中不存在初始化节点密集/内核/分配”是什么意思以及如何修复错误？

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

根据我的经验，即使显示此错误，转换后的模型也应该可以正常工作。您可以忽略该错误。

【讨论】：

【解决方案2】：

我使用 TensorFlow 1.12 解决了这个问题。

【讨论】：