将冻结的图形从.pb转换为.onnx

是一种将模型从TensorFlow格式转换为ONNX格式的操作。这个过程可以通过使用TensorFlow的tf2onnx工具来完成。

.pb文件是TensorFlow保存模型的默认格式，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，可以在不同的深度学习框架之间共享和使用模型。

将冻结的图形从.pb转换为.onnx的步骤如下：

1. 安装tf2onnx工具：可以通过pip安装tf2onnx库。
2. 加载冻结的图形：使用TensorFlow的tf.compat.v1.GraphDef()函数加载.pb文件中的图形。
3. 将图形转换为ONNX格式：使用tf2onnx的convert.from_tensorflow()函数将TensorFlow图形转换为ONNX格式。
4. 保存转换后的ONNX模型：使用tf2onnx的save_model()函数将转换后的ONNX模型保存到指定的文件中。

这样，冻结的图形就成功地从.pb转换为.onnx格式了。

将模型转换为ONNX格式的优势在于可以实现跨平台和跨框架的模型部署和推理。ONNX格式可以被多个深度学习框架（如PyTorch、Caffe2等）支持，使得模型可以在不同的框架中进行使用和优化。

应用场景包括但不限于：

• 跨平台模型部署：将模型转换为ONNX格式后，可以在不同的硬件平台（如CPU、GPU、FPGA等）上进行部署和推理，提高模型的灵活性和可移植性。
• 深度学习框架迁移：将模型从TensorFlow转换为ONNX格式后，可以方便地在其他深度学习框架中使用，避免重新训练模型的工作。
• 模型集成和融合：将多个模型转换为ONNX格式后，可以进行模型的集成和融合，实现更复杂的任务。

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