我有一个tensorflow模型，兼容了c++自定义算子，并可以通过tf.sunqian()调用。使用tf2onnx将这个模型转化为onnx模型时，怎么兼容。

当你有一个TensorFlow模型并实现了C++自定义算子，想要将其转换成ONNX模型以便于跨平台部署时，需要注意以下步骤：

1. **安装必要的库**：首先，你需要确保已经安装了`tensorflow`、`tf2onnx`和`onnx`库。如果还没有安装，可以分别使用pip安装：

   pip install tensorflow tf2onnx onnx

2. **保存为pb文件**：由于TF2ONNX不直接支持C++自定义操作，通常需要先将包含自定义运算的模型导出为`.pb`（protobuf）格式。这可以通过以下命令完成：

   # 假设你的模型名为my_model
   frozen_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['output_node_name'])
   with open('model.pb', 'wb') as f:
       f.write(frozen_graph_def.SerializeToString())

确保替换`sess`为你的模型会话，`output_node_name`为目标输出节点的名称。

3. **处理自定义操作**：针对C++自定义运算，一种解决方案是手动将其转换为已知的ONNX算子，或者编写适配器函数（如Python C API），然后在ONNX层面模拟该运算。你可以查阅ONNX文档找到相似功能的替代算子，或者尝试查找社区是否有相关的开源项目。

4. **转换模型**：使用`tf2onnx`库将`.pb`文件转换为ONNX：

   import onnxmltools
   from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
   input_shape = (1,) + model.inputs[0].get_shape().as_list()[1:]  # 适应输入数据形状
   initial_type = [('input', FloatTensorType(input_shape))]
   onnx_model = onnxmltools.convert_tensorflow(model_path='model.pb', initial_types=initial_type)
   onnx_model.save("converted_model.onnx")

这里假设`model_path`是你刚才保存的pb文件路径，`model.inputs[0]`指定了输入张量。

5. **验证转换**：最后，使用ONNX工具（如`onnx-checker`）检查转换后的模型是否符合ONNX规范，并确认自定义运算已被正确地转换。