Вопрос или проблема
Этот вопрос также на основном SO.
Я видел на meta можно спрашивать на двух форумах
Я скачал из bucket мой VertexAI AutoML, вот как это выглядит:
Когда я пробую:
```import tensorflow as tf
# Load the saved_model.pb file
model = tf.keras.models.load_model('xxxxxxx/2022-12-04T07:24:02.969877Z/predict/001')
# Save the model in h5 format
model.save('yyyyyyy.h5')```
Получаю ошибку:
И когда я стараюсь
```model = tf.saved_model.load('xxxxxxx/2022-12-04T07:24:02.969877Z/predict/001')
# Save the model in h5 format
model.save('model.h5')```
Получаю ошибку:
Как я могу преобразовать файл pb в h5?
Модель является табличной моделью AutoML.
В настоящее время существует ограничение:
Экспортированная табличная модель может работать только на CPU архитектуры x86, поддерживающих наборы инструкций Advanced Vector Extensions (AVX).
Не уверен, что ошибки связаны с CPU, но даже если преобразовать, нужная архитектура делает модель неактуальной.
Ответ или решение
Теоретическая основа
Когда вы работаете с предобученной моделью в Google Vertex AI AutoML, она экспортируется в формате TensorFlow SavedModel (с saved_model.pb). Это унифицированный формат, позволяющий использовать модели на различных платформах и в различных окружениях. Однако, он не всегда совместим при прямой конвертации в формат h5, который часто используется для хранения моделей, созданных с помощью Keras.
TensorFlow и Keras имеют разные методы загрузки и сохранения моделей, и проблемы могут возникать из-за несоответствий структур моделей или их архитектур. Важно учитывать, что не все модели, экспортированные из AutoML, могут быть легко конвертированы в другие форматы из-за особенностей их структуры или требуемых архитектурных условий.
Пример
Как вы упомянули, модель AutoML, созданная с помощью Vertex AI, представлена в виде TensorFlow SavedModel и сохраняется в формате .pb. Попытка загрузить её с помощью tf.keras.models.load_model() и сохранить как .h5 вызывает ошибки, связанные с архитектурной спецификацией устройства или форматом модели. Да, существует ограничение, что экспортируемая табличная модель может выполняться только на x86 архитектуре CPU с поддержкой AVX.
Применение
Преобразование модели из формата .pb в .h5 может быть невозможно, если есть архитектурные или структурные ограничения модели. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для разрешения этой ситуации:
-
Подготовка рабочей среды: Убедитесь, что ваше окружение соответствует требованиям AVX. Эти спецификации могут мешать правильной работе модели на неподходящих архитектурах.
-
Исследование совместимости: Убедитесь, что модель действительно может быть конвертирована в
.h5. Некоторые модели Vertex AI (особенно AutoML) могут иметь уникальные компоненты или дополнительные слои, которые не поддерживаются в Keras. -
Альтернативные методы использования: Если преобразование не представляется возможным, рассмотрите использование модели в её текущем формате. Возможно, ее легче исполнить или интегрировать через TensorFlow Serving или другие сервисы, совместимые с
saved_model.pb. -
Связь с сообществом и разработчиками: Если возникли сложности, которые вас ограничивают, обсуждение вашей проблемы на форумах TensorFlow или поддержке Google Cloud может принести полезные советы и актуальные решения.
Подводя итог, важно рассматривать каждую модель как уникальный экземпляр и подходить к её использованию или конвертации с учётом всех архитектурных и платформенных ограничений.