Conversión de modelos de TensorFlow a ONNX

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

En este caso, usaremos la herramienta tf2onnx para convertir el modelo siguiendo estos pasos.

1. Guarde el modelo de TF como preparación para la conversión a ONNX; para ello, ejecute el 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. Convierta el modelo mediante la ejecución del siguiente comando.

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

Pasos siguientes

Ya ha convertido el modelo a un formato ONNX que es adecuado para usarlo con las API de Windows Machine Learning. En la fase final de este tutorial, lo integraremos en una aplicación de Windows.