Conversión del modelo de TensorFlow en ONNX

En el paso anterior de este tutorial, creamos un modelo de aprendizaje automático con TensorFlow. Ahora, lo convertiremos al formato ONNX.

Aquí, usaremos la tf2onnx herramienta para convertir el modelo, siguiendo estos pasos.

1. Guarde el modelo tf como preparación para la conversión de ONNX mediante la ejecución del siguiente comando.

python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4.tf --input_size 416 --model yolov4

2. Instale tf2onnx y onnxruntime, mediante la ejecución de los siguientes comandos.

pip install onnxruntime
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx

3. Para convertir el modelo, ejecute el siguiente comando.

python -m tf2onnx.convert --saved-model ./checkpoints/yolov4.tf --output model.onnx --opset 11 --verbose

Pasos siguientes

Ahora hemos convertido nuestro modelo a un formato ONNX, adecuado para su uso con las API de Windows Machine Learning. En la fase final de este tutorial, la integramos en una aplicación de Windows.