python导出onnx模型

在Python中，你可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等将训练好的模型转换为ONNX（开放神经网络交换格式）模型。下面是使用这两个框架导出ONNX模型的基本步骤：

**TensorFlow**

1. 首先，确保已经安装了`tensorflow`和`onnx`库。
2. 使用模型的 `.save()` 或者 `.export_savedmodel()` 方法保存模型（对于`.h5`文件的Keras模型，可以使用`tf.keras.models.save_model()`）。
3. 导入`tf2onnx`库并加载模型：

   import tensorflow as tf
   from tf2onnx import convert_from_tf

   # 假设你有一个名为model的TensorFlow模型
   model = ...  # load your TensorFlow model here

4. 转换模型：

   onnx_model = convert_from_tf(model, input_names=['input'], output_names=['output'])

5. 将转换后的ONNX模型保存到文件：

   with open('model.onnx', 'wb') as f:
       f.write(onnx_model.SerializeToString())

**PyTorch**

1. 安装`torch.onnx`库，以及`onnx`库。
2. 将PyTorch模型转换为eval模式：

   model = ...  # load your PyTorch model here
   model.eval()

3. 准备输入数据，并将其转换为张量：

   input_data = ...  # prepare your input data
   input_tensor = torch.from_numpy(input_data).unsqueeze(0)  # add batch dimension if needed

4. 使用`.to_onnx()`函数导出ONNX模型：

   export_path = 'model.onnx'
   torch.onnx.export(model, input_tensor, export_path, opset_version=11)

**相关问题--:**
1. 如何验证导出的ONNX模型是否正确？
2. ONNX支持哪些常见的深度学习架构？
3. 如果遇到模型无法转换的问题，有哪些解决方法？