Converter modelo do TensorFlow em ONNX
Na etapa anterior deste tutorial, criamos um modelo de machine learning com o TensorFlow. Agora, vamos convertê-lo no formato ONNX.
Aqui, usaremos a ferramenta tf2onnx
para converter nosso modelo, seguindo estas etapas.
- Salve o modelo do TF em preparação para a conversão em ONNX, executando o comando a seguir.
python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4.tf --input_size 416 --model yolov4
- Instale
tf2onnx
eonnxruntime
, executando os comandos a seguir.
pip install onnxruntime
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx
- Converta o modelo, executando o comando a seguir.
python -m tf2onnx.convert --saved-model ./checkpoints/yolov4.tf --output model.onnx --opset 11 --verbose
Próximas etapas
Agora, convertemos nosso modelo em um formato ONNX, adequado para uso com APIs do Windows Machine Learning. No estágio final deste tutorial, faremos a integração com um aplicativo Windows.
Comentários
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Em breve: Ao longo de 2024, eliminaremos os problemas do GitHub como o mecanismo de comentários para conteúdo e o substituiremos por um novo sistema de comentários. Para obter mais informações, consulteEnviar e exibir comentários de