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ONNX2Keras:将ONNX模型图转为Keras模型格式

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简介:
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 * ```

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  • ONNX2KerasONNXKeras
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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 * ```
  • 使用keras-onnxtf.keras KerasONNX
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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。
  • ONNXMLTools:支持ONNX
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    ONNXMLTools是一款强大的工具包,它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式,助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包:Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML(实验性)、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器,请查看相关文档。 您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools,例如: ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装: ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```
  • Yolov5ONNX和NCNN
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    本文介绍了如何将流行的YOLOv5目标检测模型转换为ONNX和NCNN两种不同框架下的模型格式,便于跨平台部署与应用。 将yolov5模型转换为onnx格式的模型以及NCNN模型的过程可以进行优化和调整以适应不同的应用场景需求。在完成这一转化后,这些模型可以在多种设备上高效运行,特别是在资源受限的环境中表现突出。此过程涉及使用特定工具或库来确保转换后的模型能够保持原有的准确性和性能水平。
  • 使用PyTorchONNXTensorRT
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    本教程详细介绍了如何利用PyTorch框架下的工具,将ONNX格式的机器学习模型转换成适用于NVIDIA TensorRT的高性能推理引擎所需的形式。 适用于TensorRT 8.0及以上版本的使用步骤如下: 1、使用 `chmod` 命令添加文件执行权限。 2、将 ONNX 路径改为自己的 ONNX 模型路径。 3、运行 Python 文件。
  • Yolov3-Tiny-OnnxTensorRT TRT
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    本教程详细介绍如何将轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny从ONNX格式转换为高性能的TensorRT引擎(TRT),以加速推理过程。 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型,在设备nvidia jetson tx2上运行,jetpack版本为jetpack4.2:ubuntu18.04系统,tensorrt5.0.6.3, cuda10.0, cudnn7.3.1。其他依赖包括python=2.7、numpy=1.16.1、onnx=1.4.1(重要)、pycuda=2019.1.1和Pillow=6.1.0。 在自定义设置中,data_processing.py文件的第14行:LABEL_FILE_PATH = /home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt;第19行:CATEGORY_NUM = 80。yolov3_to_onnx.py 文件中的 img_size 相关设置在第778行。
  • tflite2onnx:*.tflite的TensorFlow LiteONNX
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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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    本文介绍了如何有效地将PyTorch框架训练得到的模型权重文件转换成Keras框架可以使用的格式,帮助开发者在不同深度学习框架间轻松切换和部署模型。 PyTorch的机制便于快速开发模型,但在产品上的应用不够稳定,需要将其转换为与Keras对应的模型权重。关于如何使用代码进行这种转换的一个示例可以在相关博客文章中找到。