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2024年4月23日发(作者：)

onnx-tool用法 -回复

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放的深度学习模型

格式，被设计用于在不同的机器学习框架之间进行模型的转换和共享。

ONNX 提供了一个统一的接口，使得用户能够在不同的深度学习框架中

无缝地使用和部署模型。ONNX 的工具包 ONNXTool 提供了一组命令

行工具，用于操作和转换 ONNX 模型。本文将详细介绍 ONNXTool 的

用法，包括安装和基本功能的使用。

第一步：安装 ONNXTool

要使用 ONNXTool，首先需要安装 ONNXTool 的工具包。ONNXTool

是一个基于 Python 的工具包，可以通过 pip 命令进行安装。打开终端

或命令提示符，并执行以下命令：

pip install onnx

这将会下载并安装 ONNXTool 的最新版本。安装完成后，可以使用

`onnx help` 命令来验证安装是否成功。

第二步：转换模型格式

ONNXTool 的一个主要用途是转换不同深度学习框架的模型格式为

ONNX 格式。假设我们有一个以 TensorFlow 训练的模型，我们想要将

其转换为 ONNX 格式。首先，我们需要提供 TensorFlow 模型的输入和

输出节点的名称。可以通过以下命令来查看 TensorFlow 模型的节点信息：

python -c "import tensorflow as tf; model =

_('./path_to_model');

print(ures['serving_default'].inputs)"

这将会列出模型的输入节点信息。类似地，可以使用 `outputs` 替换

`inputs` 来查看输出节点的信息。记下这些节点的名称。

接下来，我们可以使用 `onnxruntime-tools convert-tf` 命令将

TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式：

python -m t-tf saved-model ./path_to_model

output ./path_to_ inputs input_node_name outputs

output_node_name

本文标签： 模型安装节点转换学习

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