onnx_tf 版本和TensorFlow 版本对应

onnx_tf 是一个将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型的工具。其版本与 TensorFlow 版本之间的对应关系如下：

| onnx_tf 版本 | TensorFlow 版本 |
| ------------ | --------------- |
| 1.x | 1.12 - 1.15 |
| 2.x | 2.0 - 2.3 |
| 3.x | 2.4 - 2.5 |

需要注意的是，onnx_tf 可以将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 2.x 的 SavedModel 格式，但不支持将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 1.x 的 GraphDef 格式。

相关问题

TensorFlow onnxtf protobuf版本对应

### TensorFlow、ONNX-TF 和 Protobuf 版本兼容性

为了确保TensorFlow与ONNX-TF以及Protobuf的不同版本之间能够顺利协作，以下是基于社区反馈和官方文档整理的版本兼容性对照表：

| TensorFlow Version | ONNX-TF Version | Protobuf Version |
|--------------------|-----------------|------------------|
| 2.10.x | >=1.10.0 | >=3.20.0 |
| 2.9.x | >=1.9.0 | >=3.19.0 |
| 2.8.x | >=1.8.0 | >=3.17.0 |
| 2.7.x | >=1.7.0 | >=3.16.0 |
| 2.6.x | >=1.6.0 | >=3.15.0 |
| 2.5.x | >=1.5.0 | >=3.14.0 |

此表格提供了各主要版本间的兼容情况。对于更详细的次级版本兼容信息，建议查阅对应软件包的具体发行说明。

当使用特定版本组合时，需特别关注依赖关系管理工具（如`pip`或`conda`）所报告的警告信息，这些提示有助于发现潜在冲突并及时调整环境配置[^1]。

# 使用 pip 安装指定版本的库
pip install tensorflow==2.10.0 onnx-tf==1.10.0 protobuf==3.20.0

js怎么使用onnx模型

### 如何在 JavaScript 中加载和使用 ONNX 模型

为了在 JavaScript 环境中加载并使用 ONNX 模型，可以利用 `onnxjs` 库来实现这一目标。此库允许开发者通过纯 JavaScript 来执行 ONNX 模型的推理过程。

#### 安装必要的依赖包

首先，在项目环境中安装所需的依赖项，这会设置好运行 ONNX 所需的基础环境[^1]：

npm install onnxjs @tensorflow/tfjs

#### 加载模型与初始化

接下来展示一段用于加载预训练好的 ONNX 文本分类模型至内存中的代码片段，并准备其进行预测操作：

import * as onnx from 'onnxjs';
import { fetch } from '@tensorflow/tfjs';

async function loadModel(modelPath) {
    const model = await onnx.loadModel(fetch(modelPath));
    console.log('Model loaded');
    return model;
}

这段代码实现了异步获取远程存储位置上的 ONNX 文件，并将其解析成可以在浏览器端调用的对象实例[^2]。

#### 准备输入数据并向模型发起请求

当模型成功加载之后，就可以向它传递待处理的数据作为输入参数来进行前向传播计算了。这里假设有一个简单的字符串列表等待被转换为张量形式再送入网络内部做进一步分析：

function prepareInputData(texts) {
    let inputTensor = [];
    
    texts.forEach((text, index) => {
        // 假设每个单词都映射到了固定长度的数值表示上
        let encodedText = encodeTextToNumbers(text);
        
        // 构建形状为 [batchSize, sequenceLength] 的二维数组
        inputTensor[index] = new Float32Array(encodedText);
    });

    return tf.tensor(inputTensor);  // 使用 TensorFlow.js 创建张量对象
}

// 编码函数仅作示意用途；实际应用时应替换为合适的词嵌入方案
function encodeTextToNumbers(text) {
    return text.split('').map(char => char.charCodeAt(0));  
}

以上部分负责把原始文本序列化成为适合神经网路接受的形式——即浮点数类型的多维矩阵结构。注意这里的编码方式非常基础，真实场景下通常会选择更复杂的特征提取方法如 BERT 或 Word2Vec 等[^3]。

#### 获取输出结果解释

最后一步是从已训练完成后的模型那里得到最终的结果反馈。对于二元分类任务来说，可能只需要关心正类别的概率得分即可：

async function predictClasses(model, inputData) {
    try {
        const sessionOutput = await model.executeAsync({input: inputData});
        const scores = Array.from(sessionOutput.dataSync());

        return scores.map(score => score >= 0.5 ? "Positive" : "Negative");
    } catch (error) {
        throw Error(`Prediction failed with error ${error.message}`);
    }
}

该段逻辑接收由前面构建出来的张量变量作为入口参数传给 execute 方法，从而触发整个图结构内的节点运算活动直至获得末端结点所对应的类别标签信息为止[^4]。