Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

conversation #610

Closed
wants to merge 1 commit into from

Conversation

Projects
None yet
5 participants
@wenjinglee1104
Copy link
Contributor

commented May 31, 2019

No description provided.

@tfdocsbot

This comment has been minimized.

Copy link
Collaborator

commented May 31, 2019

Reviewers added, please take a look.
@kuri-leo

When your review is finished, approve the pull request or include "LGTM" in your comment.

@googlebot

This comment has been minimized.

Copy link

commented May 31, 2019

Thanks for your pull request. It looks like this may be your first contribution to a Google open source project (if not, look below for help). Before we can look at your pull request, you'll need to sign a Contributor License Agreement (CLA).

📝 Please visit https://cla.developers.google.com/ to sign.

Once you've signed (or fixed any issues), please reply here (e.g. I signed it!) and we'll verify it.


What to do if you already signed the CLA

Individual signers
Corporate signers

ℹ️ Googlers: Go here for more info.

@googlebot googlebot added the cla: no label May 31, 2019

@lamberta

This comment has been minimized.

Copy link
Member

commented May 31, 2019

Thank you, @wenjinglee1104 .
Please sign the CLA: https://cla.developers.google.com/ and we can merge after review.
After signing, you'll need to add a comment to this pull request that says: I signed it!

@wenjinglee1104

This comment has been minimized.

Copy link
Contributor Author

commented Jun 3, 2019

I signed it!

@googlebot

This comment has been minimized.

Copy link

commented Jun 3, 2019

CLAs look good, thanks!

ℹ️ Googlers: Go here for more info.

@googlebot googlebot added cla: yes and removed cla: no labels Jun 3, 2019

@@ -0,0 +1,55 @@
# 模型转换

TensorFlow.js 配备了各种预训练模型,这些模型可以浏览器中使用, [模型版本库](https://github.com/tensorflow/tfjs-models) 中有相关介绍。但是,您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型,希望在 Web 应用程序中使用该模型。为此,TensorFlow.js 提供了一个模型 [转换器](https://github.com/tensorflow/tfjs-converter) 。TensorFlow.js 转换器有两个组件:

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
TensorFlow.js 配备了各种预训练模型,这些模型可以浏览器中使用, [模型版本库](https://github.com/tensorflow/tfjs-models) 中有相关介绍。但是,您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型,希望在 Web 应用程序中使用该模型。为此,TensorFlow.js 提供了一个模型 [转换器](https://github.com/tensorflow/tfjs-converter) 。TensorFlow.js 转换器有两个组件:
TensorFlow.js 配备了各种预训练模型,这些模型可以浏览器中使用, [模型仓库](https://github.com/tensorflow/tfjs-models) 中有相关介绍。但是,您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型,并希望在 Web 应用程序中使用该模型。为此,TensorFlow.js 提供了一个 [模型转换器](https://github.com/tensorflow/tfjs-converter) 。TensorFlow.js 转换器有两个组件:

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

原文里 a model converter,只有converter是链接欸


TensorFlow.js 配备了各种预训练模型,这些模型可以浏览器中使用, [模型版本库](https://github.com/tensorflow/tfjs-models) 中有相关介绍。但是,您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型,希望在 Web 应用程序中使用该模型。为此,TensorFlow.js 提供了一个模型 [转换器](https://github.com/tensorflow/tfjs-converter) 。TensorFlow.js 转换器有两个组件:

1. 一个命令行程序,用于在 TensorFlow.js 中转换 Keras 和 TensorFlow 模型。

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
1. 一个命令行程序,用于在 TensorFlow.js 中转换 Keras 和 TensorFlow 模型。
1. 一个命令行程序,用于转换Keras和TensorFlow模型以在TensorFlow.js中使用

翻译错误

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

嗯,thanks.


## 转换您的模型

TensorFlow.js 转换器使用几种不同的模型格式:

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
TensorFlow.js 转换器使用几种不同的模型格式:
TensorFlow.js 转换器可以转换以下几种格式的模型:

稍微优化一下更通顺

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

嗯,thanks.

Show resolved Hide resolved site/zh-cn/tutorials/keras/conversion.md

**Keras model**: Keras 模型通常保存为 HDF5 文件。有关保存 Keras 模型的更多信息,请访问 [此处](https://keras.io/getting-started/faq/#savingloading-whole-models-architecture-weights-optimizer-state)。

**TensorFlow Hub module**: 可在 TensorFlow Hub 上进行分发的已打包模型,TensorFlow Hub 是一个共享和发现模型的平台。模型库见 [此处](tfhub.dev)。

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
**TensorFlow Hub module**: 可在 TensorFlow Hub 上进行分发的已打包模型,TensorFlow Hub 是一个共享和发现模型的平台。模型库见 [此处](tfhub.dev)。
**TensorFlow Hub module**: 这些是打包后在TensorFlow Hub中进行分发的模型,TensorFlow Hub是一个共享和发现模型的平台。模型库见 [此处](tfhub.dev)。

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

第一个地方我翻译的时候就觉得好拗口,可是当时又没有想出好的说法,thanks.后面一句没有更改吧。


$ tensorflowjs_converter --input_format=keras /tmp/model.h5 /tmp/tfjs_model

这将会在 `/tmp/model.h5` 转换模型并且输出 `model.json` 文件和二进制权重文件到目录 `tmp/tfjs_model/`

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
这将会在 `/tmp/model.h5` 转换模型并且输出 `model.json` 文件和二进制权重文件到目录 `tmp/tfjs_model/` 。
这会将路径为 `/tmp/model.h5` 的模型转换并且输出 `model.json` 文件及其二进制权重文件到目录 `tmp/tfjs_model/`

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

Thanks.


有关不同模型格式对应的命令行参数的更多信息,请参阅 tensorflow.js 转换器 [自述文件](https://github.com/tensorflow/tfjs-converter)。

在转换过程中,我们会遍历模型图并确认 TensorFlow.js 是否支持每个操作。如果是支持的,我们将图编写成浏览器可以使用的格式。我们尝试通过将权重分成4MB的文件来优化模型以便在 Web 上使用 - 这样它们就可以被浏览器缓存。我们也尝试使用开源 [Grappler](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/grappler) 简化模型图。图形的简化包括相邻操作的折叠,消除常见子图像等。这些更改对模型的输出没有影响。为了进一步优化,用户可以输入参数指示转换器将模型量化到特定的字节大小。量化是一种通过用更少的比特表示权重以此减少模型大小的技术。用户应务必确保量化后模型的准确度保持在可接受范围。

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
在转换过程中,我们会遍历模型图并确认 TensorFlow.js 是否支持每个操作。如果是支持的,我们将图编写成浏览器可以使用的格式。我们尝试通过将权重分成4MB的文件来优化模型以便在 Web 上使用 - 这样它们就可以被浏览器缓存。我们也尝试使用开源 [Grappler](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/grappler) 简化模型图。图形的简化包括相邻操作的折叠,消除常见子图像等。这些更改对模型的输出没有影响。为了进一步优化,用户可以输入参数指示转换器将模型量化到特定的字节大小。量化是一种通过用更少的比特表示权重以此减少模型大小的技术。用户应务必确保量化后模型的准确度保持在可接受范围。
在转换过程中,我们会遍历模型图形并确认 TensorFlow.js 是否支持每个操作。如果是支持的,我们将图转换成浏览器可以使用的格式。我们尝试通过将权重分成4MB的文件来优化模型以便在 Web 上使用 - 这样它们就可以被浏览器缓存。我们也尝试使用开源的 [Grappler](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/grappler) 来简化模型图形。图形的简化包括相邻操作的折叠,消除常见子图像等。这些更改对模型的输出没有影响。为了进一步优化,用户可以输入参数指示转换器将模型量化到特定的字节大小。量化是一种通过用更少的比特表示权重以此减少模型大小的技术。用户应务必确保量化后模型的准确度保持在可接受范围。

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

Thanks.


在转换过程中,我们会遍历模型图并确认 TensorFlow.js 是否支持每个操作。如果是支持的,我们将图编写成浏览器可以使用的格式。我们尝试通过将权重分成4MB的文件来优化模型以便在 Web 上使用 - 这样它们就可以被浏览器缓存。我们也尝试使用开源 [Grappler](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/grappler) 简化模型图。图形的简化包括相邻操作的折叠,消除常见子图像等。这些更改对模型的输出没有影响。为了进一步优化,用户可以输入参数指示转换器将模型量化到特定的字节大小。量化是一种通过用更少的比特表示权重以此减少模型大小的技术。用户应务必确保量化后模型的准确度保持在可接受范围。

如果在转换过程中遇到了不支持的操作,则该过程失败,我们将为用户打印出该操作的名称。请将此提交到我们的 [GitHub](https://github.com/tensorflow/tfjs/issues) - 我们会尝试根据用户的需求实施新的操作。

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
如果在转换过程中遇到了不支持的操作,则该过程失败,我们将为用户打印出该操作的名称。请将此提交到我们的 [GitHub](https://github.com/tensorflow/tfjs/issues) - 我们会尝试根据用户的需求实施新的操作
如果在转换过程中遇到了不支持的操作,则该过程失败,我们将为用户打印出该操作的名称。请将此提交到我们的 [GitHub](https://github.com/tensorflow/tfjs/issues) - 我们会尝试根据用户的需求实现更多新的操作

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

棒欸,thanks.


成功转换模型之后,您将得到一组权重文件和一个模型拓扑文件。TensorFlow.js 提供模型加载 APIs ,您可以使用这些接口获取模型并且在浏览器中运行推断。

以下是转换后的 TensorFlow SavedModel 或 TensorFlow Hub模块的 API :

This comment has been minimized.

Copy link
@kuri-leo

kuri-leo Jun 3, 2019

Contributor
Suggested change
以下是转换后的 TensorFlow SavedModel 或 TensorFlow Hub模块的 API :
以下是加载转换后的 TensorFlow SavedModel 或 TensorFlow Hub模块的 API :

This comment has been minimized.

Copy link
@wenjinglee1104

wenjinglee1104 Jun 3, 2019

Author Contributor

唔唔,学到了,thanks.

@kuri-leo

This comment has been minimized.

Copy link
Contributor

commented Jun 3, 2019

@wenjinglee1104 姐姐不是让你写thanks啊,是把这个commits融进去啊

@wenjinglee1104

This comment has been minimized.

Copy link
Contributor Author

commented Jun 5, 2019

That’s all.

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
You can’t perform that action at this time.