ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于在不同深度学习框架间无缝转换模型。以下是关于模型转换的关键信息与步骤：

🧠 转换流程概览

  1. 准备模型
    确保原始模型（如TensorFlow/PyTorch）已训练完成并保存为支持的格式（.pb/.pt）。
  2. 安装转换工具
    使用官方工具如 onnx 或 tf2onnx。
    🛠 示例： 
    pip install onnx
  3. 执行转换
    通过脚本或API调用完成格式转换，例如： 
    import onnx
model = onnx.load("model.pb")
onnx.save(model, "model.onnx")
  4. 验证模型
    使用 onnxruntime 验证转换后的模型是否可运行。
    📌 本站链接：/tutorials/onnx

📌 常用工具推荐

  • TensorFlow → ONNX
    tf2onnx GitHub
    TensorFlow_ONNX
  • PyTorch → ONNX
    使用 torch.onnx.export 接口，支持动态形状模型。
    📌 本站链接：/model_zoo
  • ONNX → 其他框架
    通过 onnx-tensorflow 或 onnx-mxnet 实现反向转换。

⚠ 转换注意事项

  • 框架兼容性：部分操作符可能不被完全支持，需检查ONNX算子列表。
  • 精度差异：转换可能导致数值精度微小变化，建议在验证阶段进行测试。
  • 优化建议：使用 onnxoptimizer 优化模型性能。

📌 扩展阅读

ONNX_Model_Conversion