Квантование модели TFJS для float16 valueError: отсутствует аргумент output_path ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь определить модель TFJS для Float16 от стандартного Float32. Вот как я загрузил свою модель .keras и преобразовал ее в TFJS. Эта часть работает. < /P>
keras_input_file_path = '/content/cnn_model.keras'
tfjs_model_dir = '/content/tfjs_cnn_model' # This will hold your float32 TF.js model

model = tf.keras.models.load_model(keras_input_file_path, compile=False)

save_keras_model(model, tfjs_model_dir)
< /code>
Затем я запускаю следующую команду: < /p>
!tensorflowjs_converter \
--input_format=tfjs_layers_model\
--output_format=tfjs_layers_model\
--quantize_float16\
/content/tfjs_cnn_model\
/content/tfjs_cnn_f16
< /code>
Но это дает мне эту ошибку: < /p>
ValueError: Missing output_path argument.
< /code>
Я посмотрел документацию, но не нашел решение. Может быть, это связано с разными версиями Keras, TF и ​​TFJS, которые не очень хорошо работают вместе? TF: 2.18.0, TFJS: 4.22.0, Keras: 3.8.0
Любые идеи приветствуются, спасибо. < /p>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... h-argument