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要将Keras H5模型转换为中间表示（IR）格式，通常是为了使用OpenVINO?工具套件进行模型优化和推理。以下是详细的步骤：

第1步：将Keras H5模型转换为SavedModel格式

1. 
   

   安装依赖关系：
   首先，确保你已经安装了OpenVINO?工具套件，并且已经设置了环境变量。然后，进入OpenVINO的deployment_tools/model_optimizer目录，并运行安装依赖关系的脚本。

   
   

   cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer
   
   ./install_prerequisites/install_prerequisites_tf2.sh

   
   

   对于Windows系统，使用以下命令：

   
   

   cd C:Program Files (x86)Intelopenvinodeployment_toolsmodel_optimizer
   
   install_prerequisitesinstall_prerequisites_tf2.bat

   
   


2. 
   

   加载Keras H5模型并保存为SavedModel格式：
   使用TensorFlow 2.x加载Keras H5模型，并将其保存为SavedModel格式。

   
   

   import tensorflow as tf
   
   
   
   # 加载Keras H5模型
   
   model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
   
   
   
   # 保存为SavedModel格式
   
   tf.saved_model.save(model, 'saved_model')

   
   

   这将生成一个包含SavedModel格式的目录saved_model。

   
   

第2步：将SavedModel转换为OpenVINO IR格式

1. 
   

   使用Model Optimizer转换模型：
   OpenVINO的Model Optimizer可以将SavedModel转换为IR格式（.xml和.bin文件）。

   
   

   mo --saved_model_dir saved_model --output_dir ir_model

   
   

   这将生成两个文件：model.xml和model.bin，分别表示模型的拓扑结构和权重。

   
   

可选步骤：处理自定义层

如果你的模型中包含自定义层，你需要提供一个自定义层的描述文件（custom_layer.py），并在转换时指定该文件。

mo --saved_model_dir saved_model --output_dir ir_model --custom_operations_config custom_layer.py

总结

1. 安装依赖关系：确保安装了OpenVINO的Model Optimizer和TensorFlow 2.x的依赖。


2. 转换Keras H5模型为SavedModel格式：使用TensorFlow 2.x加载并保存模型。


3. 使用Model Optimizer转换为IR格式：将SavedModel转换为OpenVINO的IR格式。


4. 处理自定义层（可选）：如果有自定义层，提供相应的描述文件。

通过这些步骤，你可以成功将Keras H5模型转换为OpenVINO的IR格式，以便在OpenVINO工具套件中进行优化和推理。