tf_graph = from_onnx_model(onnx_model) 没有from_onnx_model函数

是的，确实没有 `from_onnx_model` 函数。如果你想将一个 ONNX 模型转换为 Tensorflow 模型，你可以使用 `tf.compat.v1.onnx.parse_from_string` 函数来解析 ONNX 模型，并使用 `tf.compat.v1.graph_util.import_graph_def` 函数将解析出的图导入到 Tensorflow 的默认图中。下面是一个示例代码：

import onnx

# Load the ONNX model
onnx_model = onnx.load("model.onnx")

# Parse the ONNX model and create a Tensorflow graph
tf_graph = tf.compat.v1.onnx.parse_from_string(onnx_model.SerializeToString())

# Import the Tensorflow graph into the default graph
tf.import_graph_def(tf_graph)

这个代码片段解析了一个名为 `model.onnx` 的 ONNX 模型，并将其导入到 Tensorflow 的默认图中。你可以在导入之后使用 Tensorflow 的其他工具对该模型进行操作和评估。

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import onnx from onnx_tf.backend import prepare filename = 'best.onnx' target_file_path = './images' # load onnx model onnx_model = onnx.load(filename) tf_rep = prepare(onnx_model) # save tf model to the path tf_rep.export_graph(target_file_path)在这段代码以后将tensorflow模型转换为teflite

可以使用 TensorFlow Lite 转换器将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 载入 SavedModel 模型
saved_model_dir = 'path/to/saved_model'
model = tf.saved_model.load(saved_model_dir)

# 转换 SavedModel 模型为 TensorFlow Lite 模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()

# 保存 TensorFlow Lite 模型到文件中
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

其中，`saved_model_dir` 是已经训练好的 TensorFlow 模型的路径。通过载入模型并使用 `tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()` 转换器函数，可以将 SavedModel 转换为 TensorFlow Lite 模型。最后，使用 Python 的文件操作，将 TensorFlow Lite 模型保存到文件中。

input_secret_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['secret'].name input_image_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['image'].name input_secret = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_secret_name) input_image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_image_name) output_stegastamp_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['stegastamp'].name output_residual_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['residual'].name output_stegastamp = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_stegastamp_name) output_residual = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_residual_name)

这段代码看起来是用于获取模型的输入和输出节点的名称和张量。它使用了 TensorFlow 的 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name() 函数来获取指定名称的张量。其中，input_secret_name 和 input_image_name 分别获取了模型的输入节点 'secret' 和 'image' 的名称，而 input_secret 和 input_image 则获取了对应的张量。同样地，output_stegastamp_name 和 output_residual_name 获取了模型的输出节点 'stegastamp' 和 'residual' 的名称，而 output_stegastamp 和 output_residual 获取了对应的张量。这些张量可以用于后续的模型推理或其他操作。