冻结从转换后的 Keras H5 模型创建的 Saved_Model.pb

我目前正在尝试训练一个用于Unity（梭鱼）目标检测的自定义模型，我认为这是管道的最后一部分。在各种教程和git回购之后，我做了以下工作......

1. 使用 Darknet，我使用 Tiny-Yolov2 模型训练了一个自定义模型。（模型在网络摄像头 python 脚本上成功测试）
2. 我已经从该训练中获取了最终权重并将它们转换为 Keras (h5) 文件。（模型在网络摄像头 python 脚本上成功测试）
3. 然后我从 Keras 使用 tf.save_model 将其转换为 save_model.pd。
4. 从 save_model.pd 然后我使用 tf2onnx.convert 将其转换为 onnx 文件。
5. 据说从那里它可以在几个 Unity 示例项目之一中工作......

…然而，这个项目未能在我尝试使用的Unity示例项目中阅读。从各种帖子看来，我可能需要使用“冻结”的save_模型。将其转换为ONNX之前的pd。然而，所有似乎用于冻结save_模型的指南和python函数都需要比我在经历了这么多系统之后所知道的或需要的数据多得多的参数。https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py-例如，在转换为Keras后，我只剩下一个h5文件，不知道input\u graph\u def或output\u node\u名称可能指的是什么。

此外，无论出于何种原因，我找不到任何TF版本（1或2）可以使用'来自tensorflow.python。检查点导入checkpoint_管理'它看起来真的不复存在了。

我不知道为什么我要经历所有这些转换和步骤，但每次试图在训练和团结之间找到一个更干净的过程似乎都只会走向死胡同。

如果您在这个话题上有任何帮助或指导，我们将不胜感激，谢谢。