把keras2onnx 这个库换成tf2onnx这个库重写

好的，我们可以使用tf2onnx库来将Keras模型转换为ONNX格式。下面是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
import keras2onnx
import onnx
import tf2onnx

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

# 将Keras模型转换为ONNX格式
onnx_model = keras2onnx.convert_keras(keras_model, keras_model.name)

# 将ONNX模型保存为文件
onnx.save_model(onnx_model, 'keras_model.onnx')

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load_model('keras_model.onnx')

# 将ONNX模型转换为TensorFlow格式
tf_model = tf2onnx.convert_from_onnx(onnx_model)

# 将TensorFlow模型保存为文件
tf.saved_model.save(tf_model, 'tf_model')

这样就可以使用tf2onnx库将Keras模型转换为ONNX格式，并将其转换为TensorFlow格式。注意，有些Keras模型可能需要一些调整才能成功转换为ONNX格式。

相关问题

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。

keras2onnx安装

Keras2onnx是一个用于将Keras模型转换为ONNX格式的工具。下面是安装步骤：

1. 确认你已经安装了Python环境，可以在命令行中输入以下命令查看版本：

python --version

2. 确认已经安装了Keras，可以在命令行中输入以下命令查看版本：

pip show keras

如果还没有安装Keras，可以使用以下命令进行安装：

pip install keras

3. 安装Keras2onnx，可以使用以下命令进行安装：

pip install keras2onnx

安装完成后，你就可以使用Keras2onnx将Keras模型转换为ONNX格式了。