我正在尝试生成YOLOv2模型yolo.h5，以便加载这个预训练的模型。我正在尝试将吴恩达coursera Yolo作业(在tensorflow 1.x中运行(移植到tensorflow 2.3。
多亏了tensorflow的升级，我才能够干净地移植它(https://www.tensorflow.org/guide/upgrade)，但我几乎没有意识到我无法下载yolo.h5文件(要么它被损坏，要么下载超时(，因此我认为我应该构建一个，并按照https://github.com/JudasDie/deeplearning.ai/issues/2.当我克隆YAD2k repo并下载yolo.weights和yolo.cfg时，它看起来非常直观。我按照说明运行了以下命令：
python yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data/yolo.h5
但我得到了以下错误：-
Traceback (most recent call last):
_main(parser.parse_args())
File "yad2k.py", line 233, in _main
Lambda(
File "/home/sunny/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py", line
925, in __call__
return self._functional_construction_call(inputs, args, kwargs,
File "/home/sunny/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py", line
1117, in _functional_construction_call
outputs = call_fn(cast_inputs, *args, **kwargs)
File "/home/sunny/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py", line 903, i
n call
result = self.function(inputs, **kwargs)
File "/home/sunny/YAD2K/yad2k/models/keras_yolo.py", line 32, in space_to_depth_x2
return tf.space_to_depth(x, block_size=2)
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'space_to_depth'
从所有的聊天中，我发现上面的内容需要在tensorflow 1.x中运行。然而，这让我回到了我开始的地方，即在tensorflow 1.x中进行。我很想坚持使用tensorflow 2.3。
想知道是否有人能指引我到这里。坦率地说，我所需要的只是一个型号为hd5的文件。但我认为生成一个会比获得一个更好。
当您将yad2k repo下的所有代码(特别是models文件夹下的yad2k.py和python文件(升级到tensorflow 2.x时，上述问题就会消失。tensorflow提供的漂亮的升级实用程序为您带来了神奇的效果，它替换了对兼容的tf.compat.v1.space_to_depth(input=x，block_size=…(的原始调用
因此，对于那些计划努力降低tensorflow和keras级别的人，我建议他们尝试tensorflow升级。这节省了很多时间。
这可以处理我的模型h5文件创建。糟糕的是，当我问这个问题的时候，我没有想过。