Convertir le modèle TensorFlow en ONNX

À l’étape précédente de ce tutoriel, nous avons créé un modèle Machine Learning avec TensorFlow. À présent, nous allons le convertir au format ONNX.

Ici, nous allons utiliser l’outil tf2onnx pour convertir notre modèle en suivant ces étapes.

1. Enregistrez le modèle tf en préparation de la conversion ONNX en exécutant la commande suivante.

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

2. Installez tf2onnx et onnxruntime, en exécutant les commandes suivantes.

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

3. Convertissez le modèle en exécutant la commande suivante.

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

Étapes suivantes

Nous avons maintenant converti notre modèle en format ONNX, adapté à une utilisation avec les API Windows Machine Learning. Dans la dernière étape de ce didacticiel, nous l’intégrons à une application Windows.