tensorflow轉(zhuǎn)onnx的實(shí)現(xiàn)方法
安裝tf2onnx以及onnxruntime
pip install onnxruntime pip install tf2onnx
tf 轉(zhuǎn)為onnx步驟為如下：
- 將tf動(dòng)態(tài)圖凍結(jié)，生成凍結(jié)后的pb文件
- 使用tf2onnx 將pb文件轉(zhuǎn)為onnx文件
將tf動(dòng)態(tài)圖凍結(jié)使用如下代碼：
def export_frozen_graph(model, model_dir, name_pb) :
?? ?f = tf.function(lambda x: model(inputs=x))
?? ?f = f.get_concrete_function(x=(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype)))
?? ?frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(f)
?? ?frozen_func.graph.as_graph_def()
?? ?print("-" * 50)
?? ?print("Frozen model inputs: ")
?? ?print(frozen_func.inputs)
?? ?print("Frozen model outputs: ")
?? ?print(frozen_func.outputs)
?? ?tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
?? ??? ??? ??? ??? ? ?logdir=model_dir,
?? ??? ??? ??? ??? ? ?name=name_pb,
?? ??? ??? ??? ??? ? ?as_text=False)使用tf2onnx 將pb文件轉(zhuǎn)為onnx文件時(shí)需要在終端執(zhí)行，需要指出的是大部分tf模型的輸入layout都是NHWC，而ONNX模型的輸入layout為NCHW，因此建議在轉(zhuǎn)換的時(shí)候加上--inputs-as-nchw這個(gè)選項(xiàng)，其他選項(xiàng)可以參考文檔，非常詳細(xì)，具體運(yùn)行命令如下：
python -m tf2onnx.convert --input yolo.pb --output model.onnx --outputs Identity:0,Identity_1:0,Identity_2:0 --inputs x:0 --inputs-as-nchw x:0 --opset 10
參數(shù)說明：
- input 輸入的pb模型
- output 輸出的onnx文件名
- inputs 輸入層名字，有多個(gè)輸入時(shí)，中間用逗號(hào)隔開
- outputs 輸出層名字，有多個(gè)輸出時(shí)，中間用逗號(hào)隔開
- –inputs-as-nchw 將輸入作為nchw格式，注意加上輸入層名字
- –opset onnx 版本號(hào)
通過程序直接轉(zhuǎn)：
tf2onnx.convert.from_keras(model, inputs_as_nchw=[model.inputs[0].name], output_path=model_filepath + 'yolo.onnx') --opset 10
到此這篇關(guān)于tensorflow轉(zhuǎn)onnx的實(shí)現(xiàn)方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)tensorflow轉(zhuǎn)onnx內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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