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tflite2onnx：将*.tflite的TensorFlow Lite模型转为ONNX

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简介：
tflite2onnx是一款工具，用于将 TensorFlow Lite (.tflite) 格式的机器学习模型转换成 ONNX 格式，以便在更多平台上部署和运行。 tflite2onnx是一个工具，用于将TensorFlow Lite（TFLite）模型转换为ONNX模型，并正确处理数据布局和量化语义。 如果您想将TensorFlow模型（如冻结图或其他格式）转换为ONNX，请尝试使用其他方法先将其转为TFLite模型，然后再用tflite2onnx工具将TFLite模型转换成ONNX。微软还提供了一个名为tf2onnx的替代方案，该方案可以在某些方面做得更好，比如它能够处理量化和一些尚未被tflite2onnx支持的RNN网络。 如果发现tflite2onnx缺少特定功能，请考虑使用tf2onnx工具进行转换。

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  • tflite2onnx：将*.tflite的TensorFlow Lite模型转为ONNX
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    tflite2onnx是一款工具，用于将 TensorFlow Lite (.tflite) 格式的机器学习模型转换成 ONNX 格式，以便在更多平台上部署和运行。 tflite2onnx是一个工具，用于将TensorFlow Lite（TFLite）模型转换为ONNX模型，并正确处理数据布局和量化语义。 如果您想将TensorFlow模型（如冻结图或其他格式）转换为ONNX，请尝试使用其他方法先将其转为TFLite模型，然后再用tflite2onnx工具将TFLite模型转换成ONNX。微软还提供了一个名为tf2onnx的替代方案，该方案可以在某些方面做得更好，比如它能够处理量化和一些尚未被tflite2onnx支持的RNN网络。 如果发现tflite2onnx缺少特定功能，请考虑使用tf2onnx工具进行转换。
     
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  • 使用keras-onnx将tf.keras Keras模型转为ONNX格式
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    本文介绍了如何利用Keras-Onnx库将基于TF.Keras框架开发的深度学习模型转换成ONNX格式，便于跨平台部署和应用。 Keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为ONNX格式。最初，该转换器是在一个项目中开发的，后来为了支持更多种类的Keras模型并简化多个转换器之间的协作，其开发工作移至一个新的平台。目前大多数常见的Keras层都已经得到支持进行转换。 Windows机器学习（WinML）用户可以使用特定工具将其调用包装在keras2onnx上以实现从Keras到ONNX格式的模型转换过程。如果要利用keras2onnx进行操作，请参考相关文档，识别相应的ONNX操作集编号。 此外，需要注意的是，该库已经在TensorFlow环境中进行了测试和验证。
     
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    ONNX2Keras是一款工具，能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式，助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。 函数定义如下： ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括： - onnx_model：要转换的ONNX模型。 - input_names：包含图形输入名称的列表。 - input_shapes（可选）：覆盖输入形状（实验性功能）。 - name_policy（可选）：设置为`name_policy`, `short` 或 `default`，用于控制图层名称生成策略（实验性功能）。 - verbose (默认为True) ：是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求（实验性功能）。 使用示例： ``` import onnx from onnx2 import * ```
     
  • TensorFlow到ONNX：模型转换工具
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    本工具帮助开发者将使用TensorFlow框架训练的机器学习模型轻松转换为ONNX格式，促进跨平台部署和协作。 tf2onnx是一个用于将TensorFlow模型转换为ONNX的工具。 **构建类型操作系统Python张量流Onnx Opset** - **状态单元测试 - 基本**: Linux, MacOS *, Windows * - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 - **单元测试 - 完整**: Linux, MacOS, Windows - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 **支持的版本ONNX** tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则会自动安装最新版。我们支持从opset-6到opset-13的不同版本。
     
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