このチュートリアルの前の手順では、TensorFlow を使用して機械学習モデルを作成しました。 次に、ONNX 形式に変換します。
ここでは、次の手順に従って、 tf2onnx ツールを使用してモデルを変換します。
- 次のコマンドを実行して、ONNX 変換の準備として tf モデルを保存します。
python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4.tf --input_size 416 --model yolov4
- 次のコマンドを実行して、
tf2onnxとonnxruntimeをインストールします。
pip install onnxruntime
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx
- 次のコマンドを実行して、モデルを変換します。
python -m tf2onnx.convert --saved-model ./checkpoints/yolov4.tf --output model.onnx --opset 11 --verbose
次のステップ
これで、モデルが ONNX 形式に変換され、Windows Machine Learning API での使用に適しています。 このチュートリアルの最終段階では、 Windows アプリに統合します。