使用keras2c转换Keras模型报错：Functional模型暂不支持，求解决方案

问题根源 #

keras2c当前版本仅支持Keras Sequential结构模型，不兼容用Functional API构建的模型，这就是报错AssertionError: 'Functional' is not supported at this time.的直接原因。

可行解决方案 #

方案1：转换为Sequential模型（适用于线性层堆叠的模型） #

如果你的模型是无分支、无多输入输出的线性结构，可将Functional模型转换为Sequential模型：

from tensorflow.keras.models import load_model, Sequential

# 加载原Functional模型
model = load_model("classification_model.h5")
# 转换为Sequential结构
sequential_model = Sequential(model.layers)
# 保存转换后的模型
sequential_model.save("classification_model_sequential.h5")

之后用转换后的模型文件重新执行keras2c转换命令：

from keras2c import k2c
k2c("classification_model_sequential.h5", "modelC", malloc=False, num_tests=10, verbose=True)

方案2：重构模型为Sequential结构 #

如果转换失败（比如模型存在分支、多输入输出），需手动用Sequential API重新搭建并训练模型，确保结构是线性堆叠的标准层，再导出为.h5文件进行转换。

方案3：检查工具版本更新 #

查看keras2c项目的版本更新日志，确认是否已有支持Functional模型的新版本，若有则升级工具后重试。

验证要求 #

转换后务必对比原模型和新模型的推理输出，确保精度一致，避免结构转换带来的误差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Renan Saraiva dos Santos