从 Keras LSTM 模型转换后无法在 Android 中导入 Tensor flow lite 模型

如何解决从 Keras LSTM 模型转换后无法在 Android 中导入 Tensor flow lite 模型

我是机器学习和深度学习的新手。我试图通过将 Keras LSTM 模型转换为 .tflite 文件在 Android 应用程序中使用它，但是当我尝试在 android studio 中导入文件时，导入失败并显示“This Tensor flow lite 模型无效”的消息

我使用了张量流网站上提到的转换代码。

问题的解决方案是什么？

创建模型：

model = keras.Sequential()
model.add(
    keras.layers.Bidirectional(
      keras.layers.LSTM(
          units=128,input_shape=[X_train.shape[1],X_train.shape[2]]
      )
    )
)
model.add(keras.layers.Dropout(rate=0.5))
model.add(keras.layers.Dense(units=128,activation='tanh'))
model.add(keras.layers.Dense(y_train.shape[1],activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])

模型摘要：

Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
bidirectional (Bidirectional (None,256)               135168    
_________________________________________________________________
dropout_3 (Dropout)          (None,256)               0         
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense)              (None,128)               32896     
_________________________________________________________________
dense_8 (Dense)              (None,11)                1419      
=================================================================
Total params: 169,483
Trainable params: 169,483
Non-trainable params: 0

从 tflite 的转换：

import tensorflow as tf 

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# Save the model.
with open('model_tensor.tflite','wb') as f:
  f.write(tflite_model)

在 Android 中导入

解决方法

该问题与 Android Studio 无法导入 LSTM 模型有关。

此修复将在 Android Studio 4.2 中推出。现在，下载测试版，它将导入 LSTM 模型 (tflite)

这是已结束的问题和我的对话：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/47571