使用openvino2tensorflow转换模型时保存JSON报错：无法序列化module对象

临时拆分执行方案 #

• 先单独生成SavedModel，跳过JSON和权重的同步导出：

  openvino2tensorflow --model_path model.xml --output_saved_model
  

• 用TensorFlow原生API手动导出JSON和权重：
  1. 加载生成的SavedModel：

     import tensorflow as tf
     loaded_model = tf.keras.models.load_model("saved_model")
     

  2. 导出模型结构为JSON：

     json_config = loaded_model.to_json()
     with open("model_config.json", "w") as f:
         f.write(json_config)
     

  3. 导出权重文件：

     loaded_model.save_weights("model_weights.h5")
     

排查并修复根本问题 #

• 检查模型是否包含自定义算子：OpenVINO模型中的部分自定义操作转成TensorFlow后，可能携带无法序列化的模块引用，导致to_json()失败。
• 升级工具到最新版本：工具本身可能已修复这类序列化bug，执行升级命令：

  pip install --upgrade openvino2tensorflow
  

• 替换自定义层：若模型存在无法序列化的自定义层，加载SavedModel后手动替换为TensorFlow原生等价层，再执行导出操作。

替代的模型结构导出方式 #

如果JSON导出始终有问题，可以导出TensorFlow的pb文本格式查看模型结构：

import tensorflow as tf
loaded_model = tf.keras.models.load_model("saved_model")
tf.train.write_graph(loaded_model.graph, ".", "model_graph.pbtxt", as_text=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alimagadov K.