onnx转tensorflow

Eric 发布于2023-04-25 22:42 / 1163人阅读

当我们需要在不同的深度学习框架之间迁移模型时，ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个非常有用的工具。ONNX是一个开放的格式，可以将不同的深度学习框架之间的模型进行转换。在本文中，我们将探讨如何将ONNX模型转换为TensorFlow模型。首先，我们需要安装ONNX和TensorFlow的Python包。在终端中运行以下命令：

pip install onnx
pip install tensorflow

接下来，我们需要加载ONNX模型。假设我们已经有一个名为“model.onnx”的ONNX模型文件。我们可以使用以下代码加载模型：

import onnx
model = onnx.load("model.onnx")

然后，我们需要将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow的“tf-onnx”转换器来完成这项工作。在终端中运行以下命令安装“tf-onnx”：

pip install tf2onnx

接下来，我们可以使用以下代码将ONNX模型转换为TensorFlow模型：

import onnx
import tensorflow as tf
from tf2onnx.convert import from_onnx

model = onnx.load("model.onnx")
tf_model = from_onnx(model)
tf.saved_model.save(tf_model, "tf_model")

在上面的代码中，我们首先加载ONNX模型。然后，我们使用“tf-onnx”将ONNX模型转换为TensorFlow模型。最后，我们将转换后的TensorFlow模型保存在“tf_model”文件夹中。现在，我们已经成功地将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow API加载和使用这个模型：

import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load("tf_model")
infer = model.signatures["serving_default"]
output = infer(input=tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]))
print(output)

在上面的代码中，我们首先加载TensorFlow模型。然后，我们使用模型的“serving_default”签名来进行推理。最后，我们打印输出结果。总结一下，将ONNX模型转换为TensorFlow模型是非常简单的。我们只需要安装ONNX和TensorFlow的Python包，加载ONNX模型，使用“tf-onnx”将其转换为TensorFlow模型，然后使用TensorFlow API加载和使用模型。

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