tensorflow 和 keras2onnx

TensorFlow是一个由Google开源的深度学习框架，它提供了一个非常丰富的API库，可以用于构建各种深度神经网络模型。而Keras2onnx是一个将Keras模型转换为ONNX格式的工具，ONNX是一个跨平台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实现模型的互相转换和共享。使用Keras2onnx可以方便地将训练好的Keras模型转换为ONNX格式，然后在其他支持ONNX格式的深度学习框架中使用该模型。

相关问题

tensorflow 和 keras2onnx 不兼容

这种说法是不准确的。TensorFlow和Keras2onnx可以很好地兼容，并且可以配合使用。Keras2onnx是一个纯Python实现的工具，可以在TensorFlow中使用，用于将Keras模型转换为ONNX格式。实际上，Keras2onnx是使用TensorFlow的API来实现模型转换的。因此，使用TensorFlow和Keras2onnx可以非常方便地完成深度学习模型的转换和共享。当然，在使用过程中也需要注意版本兼容性，确保使用的TensorFlow版本和Keras2onnx版本是兼容的。

怎么降级TensorFlow和Keras2onnx版本

降级TensorFlow和Keras2onnx版本可以采用以下步骤：

1. 查看当前安装的TensorFlow和Keras2onnx版本：可以使用pip list命令查看当前安装的TensorFlow和Keras2onnx版本，比如：

pip list | grep tensorflow
pip list | grep keras2onnx

2. 选择目标版本：可以在官方文档或Github页面上查找TensorFlow和Keras2onnx的历史版本，并选择一个与当前版本兼容的版本。

3. 卸载当前版本：可以使用pip uninstall命令卸载当前版本，比如：

pip uninstall tensorflow
pip uninstall keras2onnx

4. 安装目标版本：可以使用pip install命令安装目标版本，比如：

pip install tensorflow==1.15.0
pip install keras2onnx==1.7.0

在安装过程中，如果出现依赖关系问题，也可以根据错误提示逐步安装依赖库。需要注意的是，降级版本可能会导致一些新特性无法使用，因此需要权衡利弊，选择合适的版本。