hdf5如何转onnx

要将HDF5文件转换为ONNX格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装相关的Python库：

   pip install h5py onnx onnxruntime

2. 使用h5py库加载HDF5模型：

   import h5py

   model_file = 'path/to/your/model.h5'
   f = h5py.File(model_file, 'r')

3. 从HDF5文件中提取模型结构和权重信息：

   # 从HDF5文件中获取模型结构
   model_config = f.attrs['model_config'][()]

   # 获取权重信息
   weights = []
   f.visit(lambda name: weights.append(name) if isinstance(f[name], h5py.Dataset) else None)

4. 使用ONNX库创建ONNX模型：

   import onnx
   from onnx import helper, shape_inference

   # 创建ONNX模型
   onnx_model = helper.make_model(model_config)

   # 添加权重信息到ONNX模型中
   for weight_name in weights:
       weight = f[weight_name][()]
       tensor = helper.make_tensor(weight_name, onnx.TensorProto.FLOAT, weight.shape, weight.flatten())
       onnx_model.graph.initializer.append(tensor)

5. 对ONNX模型进行形状推断（可选）：

   # 进行形状推断
   onnx_model = shape_inference.infer_shapes(onnx_model)

6. 保存ONNX模型到文件：

   onnx.save_model(onnx_model, 'path/to/your/model.onnx')

现在，您已经成功将HDF5模型转换为ONNX格式的模型。您可以使用ONNX库进行进一步的操作，如模型优化、部署和推理。