Преобразование модели TensorFlow в ONNX

На предыдущем шаге учебника мы создали модель машинного обучения с помощью TensorFlow. Теперь мы преобразуем ее в формат ONNX.

Здесь мы будем использовать средство tf2onnx для преобразования модели, выполнив такие шаги.

1. Сохраните модель TF для подготовки к преобразованию в формат ONNX, выполнив следующую команду.

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

2. Установите tf2onnx и onnxruntime, выполнив следующие команды.

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

3. Преобразуйте модель, выполнив следующую команду.

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

Следующие шаги

Теперь мы преобразовали модель в формат ONNX, который можно использовать с API Windows Machine Learning. На последнем шаге этого учебника мы интегрируем ее в приложение Windows.