用tf2onnx这个库写一个keras的model 转onnx的python示例

以下是将Keras模型转换为ONNX格式的Python示例代码：

import keras
import onnx
import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 加载Keras模型
keras_model = keras.models.load_model('model.h5')

# 将Keras模型转换为TensorFlow图形
tf_graph = tf.keras.backend.get_session().graph
tf_graph_def = tf_graph.as_graph_def()
tf.import_graph_def(tf_graph_def, name='')

# 将TensorFlow图形转换为ONNX模型
onnx_model = tf2onnx.convert.from_session(tf.keras.backend.get_session(), input_signature=keras_model.input_shape)

# 保存ONNX模型
onnx.save_model(onnx_model, 'model.onnx')

这个示例假设你的Keras模型已经保存在`model.h5`文件中。在这个示例中，我们首先加载Keras模型，然后将其转换为TensorFlow图形。然后，我们使用`tf2onnx`库将TensorFlow图形转换为ONNX模型，并将其保存在`model.onnx`文件中。

请注意，在这个示例中，我们使用了`input_signature`参数来指定输入张量的形状。这是因为ONNX模型需要预先知道输入张量的形状。如果你不指定`input_signature`参数，`tf2onnx`库会尝试从Keras模型中自动推断输入张量的形状。