怎么将onnx版本从17转换为15
时间: 2024-02-22 22:55:04 浏览: 31
要将ONNX版本从17转换为15,可以使用ONNX官方提供的工具onnx-tf进行转换。具体步骤如下:
1. 安装onnx-tf工具:
```bash
pip install onnx-tf
```
2. 将ONNX模型转换为TensorFlow模型:
```bash
onnx-tf convert -i input_model.onnx -o output_model.pb --inputs input_nodes --outputs output_nodes
```
其中,input_model.onnx为要转换的ONNX模型文件,output_model.pb为转换后的TensorFlow模型文件,input_nodes和output_nodes分别为输入和输出节点的名称。
3. 将TensorFlow模型转换为ONNX 15版本:
```bash
python -m tf2onnx.convert --input output_model.pb --output output_model.onnx --opset 15
```
其中,output_model.pb为上一步转换得到的TensorFlow模型文件,output_model.onnx为转换后的ONNX 15版本模型文件,opset参数指定要转换的ONNX版本号。
注意:转换过程中可能会涉及到一些依赖包的安装,需要根据具体情况进行处理。
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```python
import torch
import onnx
# 定义输入
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 加载ONNX模型
model_onnx = onnx.load("example_model.onnx")
# 将ONNX模型转换为PyTorch模型
model_pth = onnx_to_pytorch(model_onnx)
# 将PyTorch模型运用到输入上
output = model_pth(x)
# 打印输出
print(output)
```
注意:`onnx_to_pytorch()` 函数在PyTorch中不是内置函数,需要手动定义或从第三方库中获取。另外,将ONNX模型转换为PyTorch模型可能会丢失一些信息,因此它可能不完全等效于原始ONNX模型。
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```
rknn-convert -i input.onnx -o output.rknn -t rk1808 --model-input input_name,input_shape --model-output output_name --quantized-dtype asymm8 --weight-scale
```
其中,-i参数指定输入的ONNX模型文件路径,-o参数指定输出的RKNN模型文件路径,-t参数指定目标硬件平台,这里以rk1808为例,--model-input参数指定输入节点的名称和形状,--model-output参数指定输出节点的名称,--quantized-dtype参数指定量化类型,这里采用asymm8量化,--weight-scale参数指定权重缩放因子。
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