首页开发者小王有一个StarGAN.onnx的原始模型，通过查看模型结构，得知输入格式为NCHW，输入shape为"real_img:1,3,128,128;attr:1,5"，并且分析需要增使用aipp，准备好的aipp文件为aipp_nv12.cfg，输出模型需要命名为StarGAN_aipp.om请根据以上信息填写以下模型转换命令中缺失的部分。 atc --framework=5 --model=() --output=() --input_format=() --input_shape="()" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=()

开发者小王有一个StarGAN.onnx的原始模型，通过查看模型结构，得知输入格式为NCHW，输入shape为"real_img:1,3,128,128;attr:1,5"，并且分析需要增使用aipp，准备好的aipp文件为aipp_nv12.cfg，输出模型需要命名为StarGAN_aipp.om请根据以上信息填写以下模型转换命令中缺失的部分。 atc --framework=5 --model=() --output=() --input_format=() --input_shape="()" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=()

时间: 2024-03-02 15:51:37 浏览: 269

tflite2onnx:将TensorFlow Lite模型（* .tflite）转换为ONNX

tflite2onnx-将TensorFlow Lite模型转换为ONNX tflite2onnx将TensorFlow Lite（TFLite）模型（ *.tflite ）转换为ONNX模型（ *.onnx ），并正确处理了数据布局和量化语义（有关详细信息，请*.onnx）。强调如果您想将TensorFlow模型（冻结图*.pb ， SavedModel或其他格式）转换为ONNX，请尝试。或者，您可以先将其为TFLite（ *.tflite ）模型，然后再将TFLite模型转换为ONNX。微软在tf2onnx实现了另一个TensorFlow Lite至ONNX模型转换器（我们于2020年5月开源tflite2onnx ）。 tf2onnx似乎能够像我们一样转换量化，并且似乎能够转换尚不支持的RNN网络。如果tflite2onnx缺少任何功能，请尝试tf2onnx --t

下面是根据提供的信息填写完整的模型转换命令： ``` atc --framework=5 --model=StarGAN.onnx --output=StarGAN_aipp.om --input_format=NCHW --input_shape="real_img:1,3,128,128;attr:1,5" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp_nv12.cfg ``` 其中，--model指定原始模型文件路径，--output指定转换后的模型输出路径，--input_format指定输入数据格式，--input_shape指定输入数据的形状，--insert_op_conf指定插入aipp操作的配置文件路径。

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