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onnx轉(zhuǎn)tensorflow

Eric / 1793人閱讀
當(dāng)我們需要在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間遷移模型時，ONNX（Open Neural Network Exchange）是一個非常有用的工具。ONNX是一個開放的格式，可以將不同的深度學(xué)習(xí)框架之間的模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。在本文中，我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型。 首先，我們需要安裝ONNX和TensorFlow的Python包。在終端中運行以下命令： 
pip install onnx
pip install tensorflow
接下來，我們需要加載ONNX模型。假設(shè)我們已經(jīng)有一個名為“model.onnx”的ONNX模型文件。我們可以使用以下代碼加載模型： 
import onnx
model = onnx.load("model.onnx")
然后，我們需要將ONNX模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型。我們可以使用TensorFlow的“tf-onnx”轉(zhuǎn)換器來完成這項工作。在終端中運行以下命令安裝“tf-onnx”： 
pip install tf2onnx
接下來，我們可以使用以下代碼將ONNX模型轉(zhuǎn)換為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")
在上面的代碼中，我們首先加載ONNX模型。然后，我們使用“tf-onnx”將ONNX模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型。最后，我們將轉(zhuǎn)換后的TensorFlow模型保存在“tf_model”文件夾中。 現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地將ONNX模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型。我們可以使用TensorFlow API加載和使用這個模型： 
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)
在上面的代碼中，我們首先加載TensorFlow模型。然后，我們使用模型的“serving_default”簽名來進(jìn)行推理。最后，我們打印輸出結(jié)果。 總結(jié)一下，將ONNX模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型是非常簡單的。我們只需要安裝ONNX和TensorFlow的Python包，加載ONNX模型，使用“tf-onnx”將其轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型，然后使用TensorFlow API加載和使用模型。

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