时间戳

首页 > 解决方案 > ValueError：图像的输入形状无效。在 keras 模型中转换为 core ml

tensorflow - ValueError：图像的输入形状无效。在 keras 模型中转换为 core ml

问题描述

我已经用暗网训练了我的 YOLOv3 网络来识别图像中的一些对象。一切正常。我想在 iOS 应用程序中使用权重文件，所以按照一些教程，我从暗网权重文件 ancd 获得了 keras h5 模型，我检查了 h5 模型是否也可以正常工作。好的。最后一步，使用 coremltools 我尝试将 h5 模型转换为可在 xcode 下使用的 coreml 模型。这里我有问题......最后一次转换是用这个小 py 脚本执行的：

import coremltools

....

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('yolorcgz.h5', input_names='image', class_labels=output_labels, image_input_names='image', input_name_shape_dict={'image': [1, 416, 416, 3]})

coreml_model.input_description['image'] = 'Takes a photo'
coreml_model.output_description['output'] = 'Prediction of obj in the photo'

coreml_model.author = 'SW Team'
coreml_model.license = 'Public Domain'
coreml_model.short_description = "YOLOv3 network trained for obj recognition"

coreml_model.save('yolorcgz.mlmodel')

当我运行脚本时，我总是遇到这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "coreml.py", line 9, in <module>
coreml_model =    coremltools.converters.keras.convert('yolorcgz.h5',input_name_shape_dict={'input1': [1, 416, 416, 3]})
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.py", line 760, in convert
custom_conversion_functions=custom_conversion_functions)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.py", line 556, in convertToSpec
custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/coremltools/converters/keras/_keras2_converter.py", line 305, in _convert
raise ValueError(errMsg)
ValueError: Invalid input shape for image.
Please provide a finite height (H), width (W) & channel value (C) using input_name_shape_dict arg with key = 'image' and value = [None,H,W,C]
Converted .mlmodel can be modified to have flexible input shape using     coremltools.models.neural_network.flexible_shape_utils

关于什么可能出错的任何想法？非常感谢

标签： tensorflowkerasdeep-learningyolocoremltools

解决方案

我遇到了同样的问题。input_name_shape_dict={'image': [1, 416, 416, 3]}我通过更改为来修复它input_name_shape_dict={'image': [None, 416, 416, 3]}。

我正在使用 Keras 2.3.1 和 Tensorflow 1.14.0，这对我有用。

推荐阅读