Pytorch 如何将Onnx模型(.onnx)转换为Tensorflow模型(.pb)

在本文中，我们将介绍如何将Pytorch中的Onnx模型转换为Tensorflow模型，并将其保存为.pb文件。

阅读更多：Pytorch 教程

什么是Onnx模型和Tensorflow模型

Onnx（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，用于在不同的深度学习框架之间共享模型。它提供了一个中间格式，可以将模型从一个框架转换为另一个框架。

Tensorflow是一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的模型构建和训练工具。Tensorflow模型通常以.pb文件格式保存，它包含了模型的结构和参数。

将Onnx模型转换为Tensorflow模型

要将Onnx模型转换为Tensorflow模型，我们可以使用Tensorflow框架提供的工具和函数。下面是一个简单的示例：

import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import tensorflow as tf

# 加载Onnx模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')

# 转换为Tensorflow模型
tf_model = prepare(onnx_model)

# 保存为.pb文件
tf_model.export_graph('model.pb')

在上面的示例中，我们首先使用onnx模块加载了Onnx模型，然后使用onnx_tf.backend模块中的prepare函数将其转换为Tensorflow模型。最后，我们使用Tensorflow的export_graph函数将模型保存为.pb文件。

注意事项

在进行模型转换时，有一些注意事项需要考虑：

• 确保已经安装了Onnx和Tensorflow以及它们的依赖项。
• 检查Onnx模型的兼容性。某些高级功能可能不受支持，因此在转换之前请确保模型不包含这些功能。
• 检查Tensorflow的版本兼容性。建议使用与Onnx模型兼容的Tensorflow版本。
• 确保文件路径正确。在加载和保存模型时，请确保提供正确的文件路径。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，演示了如何使用Pytorch将自定义模型转换为Onnx模型，然后将其转换为Tensorflow模型并保存为.pb文件。

import torch
import torch.onnx as onnx
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import tensorflow as tf

# 自定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        y = self.linear(x)
        return y

# 创建并保存Pytorch模型
model = MyModel()
x = torch.randn(1, 10)
torch.onnx.export(model, x, 'model.onnx')

# 加载Onnx模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')

# 转换为Tensorflow模型
tf_model = prepare(onnx_model)

# 保存为.pb文件
tf_model.export_graph('model.pb')

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个简单的自定义模型MyModel，它包含一个线性层。我们使用Pytorch将该模型保存为Onnx模型。然后，我们加载Onnx模型并将其转换为Tensorflow模型，并最终将其保存为.pb文件。

总结

本文介绍了如何将Pytorch中的Onnx模型转换为Tensorflow模型，并将其保存为.pb文件。通过使用相关的库和函数，我们可以轻松地进行模型转换和保存。这对于在不同的深度学习框架之间共享模型非常有用，使得我们可以更灵活地使用模型进行进一步的研究和应用。希望本文可以帮助你更好地理解和使用模型转换的方法。