【主要目的】使用tensorflow_model_optimization這一官方發布的模型優化工具對已訓練好的模型進行網路壓縮。
【在win下的tensorflow配置】
目前anaconda擁有的環境：py36，py354，tf12（之前用的）
py354，tf12：cuda8.0，cudnn5.1.10
啟用anaconda環境：activate 環境名
退出anaconda環境：conda deactivate
建立新環境：conda create -n tf114 python=3.6
檢視conda環境：conda info -e
安裝tensorflow1.14版本：pip install tensorflow==1.14.0在tensorflow1.14版本下，所需要的各個包都有版本要求，其中numpy採用1.16.4，h5py採用2.8.0rc1，（這兩個包沒有提示版本，只會在import的時候報錯。）加上其他一些零零碎碎有提示版本的包，終於安裝成功tensorflow1.14版本了。
同時也順利安裝好tensorflow_model_optimization庫了，至此環境以及全部搭建完畢，剩下就是如何處理另一版本的模型的問題了。
【問題】在載入模型時會顯示keras load_model raise valueerror: unknown layer: gatedconvlstm2d
主要原因是：這乙個網路層是自定義層，沒有辦法直接載入。
但同時由於該層的函式定義與tf1.2和python2.7又息息相關，很難修改為tf1.14和python3.6的版本。故對此的解決方法是在訓練時不適用該自定義層（因為課題中實際上使用該層和使用keras自帶的convlstm2d沒有區別！還是不能偷懶使用別人的定義函式呀x）
【問題】可能會遭遇載入模型時python2.7與python3.6或許會產生不相容現象，導致無法正確載入模型。（目前還沒解決上一問題，這個還未知會否發生）
萬一出現這一現象…基本就是gg了，趁早找到別的方法能夠做網路壓縮的。
【問題】把gatedconvlstm2d層去掉之後，再次嘗試載入模型。發生錯誤 typeerror: ('keyword argument not understood:', 'implementation')
在網路層都對得上的同時…又有了版本對不上的問題…（應該是因為我重新安裝了tensorflow，因為之前修改init檔案忘記備份了…）網上的說法是由於keras和tensorflow內建的keras版本不一致。檢視得知目前keras版本是2.0.2-tf（這個是儲存模型的版本）tensorflow1.14帶的keras版本是2.2.5
沒辦法，由於預設庫版本不一致，於是對keras進行降低版本。
pip install keras==2.0.2
檢視模型所使用的keras版本【問題】在進行keras降低版本之後，報錯為：typeerror: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'f = h5py.file('s3d_model_s.h5', 'r')
print(f.attrs.get('keras_version'))
（真的好煩噢！版本不一樣就真的超級超級超級超級麻煩！！！為什麼優化工具只支援新版本啊！不給老版本tensorflow玩家一點餘地的嗎！）這個問題是由於python版本不一致，原本使用的python2.7版本。但是！windows是不支援python2.7了！至此該途徑徹底走不通了。
【end】這一系列問題暫時告一段落，以失敗告終。由於訓練時使用的是python2.7+tensorflow1.2.0的版本，希望能使用tensorflow自帶的keras優化工具進行網路的壓縮，但是該優化工具只更新於tensorflow1.14，於是在windows上搭建環境,，python3.6+tensorflow1.14，但由於python版本不一致（而且也沒聽說過tensorflow1.14可以搭python2.7的…），windows上不支援py2.7.於是這一計畫告一段落。不能奢望能夠使用準備好的優化工具了，接下來則需要另行尋找keras的網路壓縮方法，或者是剪枝後的再訓練方法。
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