onnx2tf

项目介绍：onnx2tf

项目概述

onnx2tf 是一个将 ONNX 文件（NCHW 格式）转换成 TensorFlow/TFLite/Keras 格式（NHWC）的工具。开发此工具的目的在于解决当前 onnx-tensorflow 存在的大量转置外推问题。项目的作者积极在进行模型优化与修复 bug，并经常会嵌入潜在的错误，因此建议用户遇到问题时可以尝试使用旧版本的包或者等待几天更新后使用最新版本。

项目特点

1. 转换模型格式：onnx2tf 能够将不同格式的模型进行互相转换，使得用户可以在 TensorFlow、Keras 或 TFLite 上使用来自 ONNX 的模型。

2. 解决转置问题：该工具专注于解决 onnx-tensorflow 中的转置问题，使用 onnx2tf 可以最大程度减少由格式转换带来的性能问题。

3. 广泛的支持和持续优化：项目支持多种操作符并且持续进行更新和优化，不断修复可能存在的问题。

4. 简单便捷的操作：工具的安装和使用流程经过精心设计，用户可以通过简单的命令进行模型的转换和优化。

支持的环境

• 支持在 Linux 和 Windows 系统上运行。
• 需要依赖于特定版本的 ONNX、onnxruntime、onnx-simplifier、TensorFlow 等库来保证工具的正常工作。

未来展望

项目作者提到，onnx2tf 的角色在未来一至两年内可能结束，但会继续保持适度的更新维护。如果如 TensorRT 等运行时能够从 FX Graph 模型中直接进行移植，那么该工具的需求可能下降。

使用指南

安装方法

用户可以选择通过 Docker 进行部署，或者通过 pip 命令进行安装。具体可以查看项目的详细使用说明进行操作。

简单示例

1. 运行测试：用户可以使用项目提供的命令行工具进行测试。在命令行中指定输入的 ONNX 文件以及转换选项即可。

2. 模型精度检查：项目支持在转换过程中对模型的每个操作进行精度检查，以确保转换后的模型在输出上与原始模型保持一致。

3. 转换和精度调整：通过指定不同的转换参数，用户可以对模型的转换精度和执行速度进行调整。

总结

onnx2tf 是一个功能强大的工具，能够有效地帮助开发者将模型在不同的深度学习框架之间进行转换，使得模型的使用更加灵活和方便。无论是单个开发者还是大型团队，onnx2tf 的出现都大大简化了模型跨平台使用的复杂性。项目还在不断改进中，以迎合用户不断变化的需求。