Py之tf2onnx：tf2onnx库的简介、安装、使用方法之详细攻略

Py之tf2onnx：tf2onnx库的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

tf2onnx库的简介

tf2onnx库的安装

tf2onnx库的使用方法

1、基础用法

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tf2onnx库的简介

tf2onnx是一个将TensorFlow（tf-1.x或tf-2.x）、keras、tensorflow.js和tflite模型转换为ONNX的工具库，可通过命令行或Python API进行操作。
注意：tensorflow.js支持刚刚添加。虽然我们已经在tfhub上测试了许多tfjs模型，但仍应将其视为实验性功能。
TensorFlow具有比ONNX更多的操作，有时将模型映射到ONNX会产生问题。您可以在此处找到支持的TensorFlow操作及其与ONNX的映射列表。

GitHub链接：
GitHub - onnx/tensorflow-onnx: Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX

tf2onnx库的安装

pip install tf2onnx

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tf2onnx

tf2onnx库的使用方法

1、基础用法

将TensorFlow模型转换为ONNX格式

import tensorflow as tf
import tf2onnx

graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('input.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

with tf.Session() as sess:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    g = sess.graph
    onnx_model = tf2onnx.convert.from_session(sess, input_names=['input:0'], output_names=['output:0'])
    with open('output.onnx', 'wb') as f:
        f.write(onnx_model.SerializeToString())