tensflow模型转onnx实践_tensorflow转onnx-优快云博客

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本文详细介绍了如何在Python环境中搭建TensorFlow1.14和Keras2.2.4的开发环境，包括安装步骤和版本管理。重点讲述了如何将TensorFlow和Keras模型转换为ONNX格式，以及在转换过程中遇到的问题及其解决方案。最后，通过精度测试对比了原模型与ONNX模型的性能差异。

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一、基础知识介绍

1、TensorFlow介绍

TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2]。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码。

2、keras介绍

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。
Keras在代码结构上由面向对象方法编写，完全模块化并具有可扩展性，其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑，并试图简化复杂算法的实现难度 [1]。Keras支持现代人工智能领域的主流算法，包括前馈结构和递归结构的神经网络，也可以通过封装参与构建统计学习模型。在硬件和开发环境方面，Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算，可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件。

3、onnx

ONNX是一种开放格式，专门用于表示机器学习模型。它定义了一套通用的运算符，这些运算符是构建机器学习和深度学习模型的基础单元，同时ONNX还定义了一种通用的文件格式。这些特性使得AI开发者能够跨多种框架、工具、运行时和编译器使用模型。

二、基础环境介绍

实际工作中，模型使用的版本和框架可能各不相同，在做模型转换或者模型迁移工作的过程中，一般先讲各个框架的模型格式转换为通用的中间格式，比如onnx，正如我们所做的，將 TensorFlow框架编写训练的模型转换为onnx格式。

1、框架版本

tensflow版本为1.14，keras版本为2.2.4

三、环境搭建

1、在 anconda当中新建一个虚拟环境，指定python版本为3.7

conda create -n py37_tf14 python=3.7

在这里插入图片描述
检查python和pip版本：

python
pip -V

在这里插入图片描述

2、安装依赖

1）安装tensflow和 keras

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.14.0
Requirement already satisfied: setuptools>=41.0.0 in d:\programs\anaconda3\envs\py37_tf14\lib\site-packages (from tensorboard<1.15.0,>=1.14.0->tensorflow==1.14.0) (65.6.3)
Collecting importlib-metadata>=4.4
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ff/94/64287b38c7de4c90683630338cf28f129decbba0a44f0c6db35a873c73c4/importlib_metadata-6.7.0-py3-none-any.whl (22 kB)
Collecting MarkupSafe>=2.1.1
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/9b/c1/9f44da5ca74f95116c644892152ca6514ecdc34c8297a3f40d886147863d/MarkupSafe-2.1.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl (17 kB)
Collecting typing-extensions>=3.6.4
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ec/6b/63cc3df74987c36fe26157ee12e09e8f9db4de771e0f3404263117e75b95/typing_extensions-4.7.1-py3-none-any.whl (33 kB)
Collecting zipp>=0.5
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/5b