在Doctr项目中解决Keras模型兼容性问题及移动端部署方案

问题背景

在Doctr项目中使用PARSeq模型进行文本识别时，用户遇到了Keras模型格式兼容性问题。当尝试加载预训练权重进行微调时，系统报错提示不支持当前文件格式，仅支持Keras V3的.keras和.weights.h5文件或旧版V1/V2的.h5文件。

根本原因分析

该问题源于Keras版本兼容性冲突。Doctr项目当前版本(0.9.1a0)设计时基于Keras V2架构，而用户环境中可能安装了Keras V3版本。Keras V3对模型文件格式进行了重大变更，不再直接兼容旧版权重文件格式。

解决方案

1. 版本降级方案

最直接的解决方法是回退到兼容的Keras版本：

• 安装Keras 2.x版本
• 确保TensorFlow版本与Keras 2.x兼容（建议TensorFlow 2.17.0）

2. 模型导出方案

对于需要在移动设备（如Android）上部署的需求，可以采用TensorFlow的SavedModel格式导出：

import tensorflow as tf
from doctr.models import parseq

# 加载可导出的PARSeq模型
model = parseq(pretrained=True, exportable=True)
# 保存为SavedModel格式
tf.saved_model.save(model, "parseq.pb")

技术扩展

移动端部署优化建议

1. 模型量化：考虑使用TensorFlow Lite进行模型量化，可显著减小模型体积并提高推理速度
2. 硬件加速：利用移动设备的GPU或NPU加速推理
3. 输入预处理：确保移动端的输入预处理与训练时保持一致

替代方案

对于更广泛的部署兼容性，可以考虑将模型转换为ONNX格式。ONNX运行时在多种硬件平台上都有良好支持，且具有跨框架兼容性优势。

最佳实践

1. 在模型开发阶段明确目标部署环境
2. 建立版本控制机制，确保训练环境和部署环境的一致性
3. 对于边缘设备部署，提前考虑模型大小和计算资源限制
4. 进行充分的兼容性测试，特别是在架构差异较大的设备上

通过以上方法，可以有效地解决Doctr项目中PARSeq模型的兼容性问题，并实现向移动设备的顺利部署。