最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用， 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。

1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型

目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。

背景：目前keras框架使用简单，很容易上手，深得广大算法工程师的喜爱，但是当部署到客户端时，可能会出现各种各样的bug，甚至不支持使用keras，本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorfl...

以前tensorflow有bug 在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下

当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本属于每一个类别的概率，我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。...

补充知识：Keras 保存model到指定文件夹和加载load_model指定文件夹中的文件（踩坑）

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看：

Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”

一，许多应用，keras含有的层已经不能满足要求，需要透过Lambda自定义层来实现一些layer，这个情况下，只能保存模型的权重，无法使用model.save来保存模型。保存时会报...