升级 ONNX 模型的 opset version

可以使用 ONNX 官方提供的 onnx-tf 工具将模型的 opset version 升级到较新的版本。首先你需要安装 onnx-tf 工具：

pip install onnx-tf

然后使用 following command 将 ONNX 模型的 opset version 升级到 11：

onnx-tf convert -i input_model.onnx -o output_model.onnx --opset 11

你需要将 `input_model.onnx` 替换为你要升级的模型文件路径，`output_model.onnx` 替换为升级后的模型文件路径。

相关问题

将ONNX 模型升级到 Opset 12

要将ONNX模型升级到Opset 12，需要遵循以下步骤：

1. 确认您的ONNX模型的当前Opset版本。可以使用以下Python代码获取：

   import onnx

   model = onnx.load('path/to/model.onnx')
   opset_version = model.opset_import[0].version
   print("Current Opset version:", opset_version)

2. 如果您的模型当前Opset版本小于Opset 12，那么需要使用ONNX Runtime的onnxconverter命令将模型转换为Opset 12。在命令行中执行以下命令：

   onnxconverter convert path/to/model.onnx path/to/new_model.onnx -O12

3. 如果您的模型当前Opset版本大于或等于Opset 12，则无需进行任何操作。

注意：在将模型转换为新的Opset版本之前，应备份原始模型以防止数据丢失。

onnx opset

ONNX OpSet（操作集）是指特定版本的 ONNX（开放神经网络交换）规范中定义的一组操作。每个 ONNX 版本都会引入新的操作，这些操作可以用于描述神经网络模型中的不同计算步骤。

通过指定所使用的 ONNX OpSet 版本，可以确保模型在导出和转换过程中的操作与所选 OpSet 版本兼容。这样可以确保模型在不同的 ONNX 运行时或其他框架中正确加载和执行。

要了解当前所使用的 ONNX OpSet 版本，可以查看 ONNX 模型的 `opset_import` 属性。这个属性是一个字典，其中包含了所使用的每个 OpSet 版本。

例如，你可以使用以下代码来查看 ONNX 模型的 OpSet 版本：

import onnx

model = onnx.load("model.onnx")
opset_version = model.opset_import[0].version
print(f"OpSet version: {opset_version}")

如果你想要了解特定版本的 ONNX OpSet 支持的操作列表，可以参考 ONNX 官方文档中的 OpSet 页面。在该页面上，你可以选择所需的 ONNX 版本，然后查看该版本中所支持的操作列表以及其对应的文档。

请注意，不同的框架或工具可能对于支持的 ONNX OpSet 版本有不同的要求和限制。在使用 ONNX 模型进行导入、转换或执行时，请确保你的框架或工具与所使用的 OpSet 版本兼容。