python中如何安装onnx-tf onnx onnxruntime

在Python中安装ONNX（开放神经网络交换格式）和相关的工具如onnx-tf（将ONNX模型转换为TensorFlow格式）以及onnxruntime（用于运行ONNX模型的高性能引擎），可以按照以下步骤进行：

首先，确保已经安装了必要的基础依赖项，如`pip`（Python包管理器）：

pip install pip

然后，安装ONNX：

pip install onnx

接着安装`onnx-tf`：

pip install onnx-tf

安装`onnxruntime`：

pip install onnxruntime

如果你想处理TF模型并将其转换成ONNX，可以使用`tf2onnx`工具：

pip install tf2onnx

确认安装：

import onnx
import onnx_tf
import onnxruntime

# 检查onnx、onnx-tf和onnxruntime是否可用
onnx.checker.check_model(onnx.ModelProto())
print("onnx version:", onnx.__version__)
print("onnx-tf version:", onnx_tf.__version__)
print("onnxruntime version:", onnxruntime.__version__)

这会显示每个库的当前版本。

相关问题

onnxruntime 运行 .h5模型

ONNX Runtime（简称ORT）是一个高性能的开源库，专为运行ONNX（开放神经网络交换格式）模型而设计。如果你有一个训练好的.h5（通常用于Keras模型）文件，你可以将其转换为ONNX格式，然后利用ONNX Runtime来加载和运行这个模型。

首先，你需要将.h5模型转换为ONNX。可以使用如`tf2onnx`工具（对于TensorFlow模型）或`keras2onnx`（针对Keras模型）进行转换。转换过程大致如下：

1. **安装所需工具**：

   pip install tf2onnx keras2onnx

2. **将.h5转ONNX**：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import load_model

   model = load_model('your_model.h5')
   onnx_model_path = 'model.onnx'
   tf2onnx.convert_keras(model, onnx_model_path)

3. **使用ONNX Runtime加载并运行模型**：

   import onnxruntime
   sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)
   
   input_data = ... # 准备输入数据
   output = sess.run(None, {'input_name': sess.get_inputs()[0].name, 'input_data': input_data})

记得检查转换后的ONNX模型是否准确无误，因为.h5和ONNX之间的转换可能会丢失一些信息。

tensorflow转onnx

要将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式，可以使用 TensorFlow 官方提供的 `tf2onnx` 工具。以下是将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 的一般步骤：

1. 安装 tf2onnx：可以通过 `pip install tf2onnx` 命令来安装 tf2onnx。

2. 导入 TensorFlow 模型：使用 TensorFlow 加载和训练你的模型。

3. 导出 TensorFlow 模型：使用 TensorFlow 提供的 `tf.saved_model.save()` 函数将模型保存为 SavedModel 格式。

4. 使用 tf2onnx 进行转换：运行以下命令将 SavedModel 转换为 ONNX 格式：

   python -m tf2onnx.convert --saved-model /path/to/saved_model --output /path/to/output.onnx

在上述命令中，`/path/to/saved_model` 是保存的 TensorFlow 模型的路径，`/path/to/output.onnx` 是转换后的 ONNX 模型的输出路径。

5. 查看转换后的 ONNX 模型：你可以使用 ONNX Runtime 或其他支持 ONNX 的工具加载和运行转换后的 ONNX 模型。

请注意，由于 TensorFlow 和 ONNX 之间的差异，可能无法将所有 TensorFlow 模型都完美地转换为 ONNX 格式。在进行转换之前，最好查看 tf2onnx 的文档以获取更多详细信息，并确保你的模型与 ONNX 兼容。