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

yolov3.weights转onnx

YOLOv3.weights是You Only Look Once（YOLO）v3模型的预训练权重文件，通常是以TensorFlow或PyTorch等深度学习框架保存的模型参数。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的神经网络模型交换格式，它允许你在各种深度学习框架之间转换模型。

将Yolov3.weights转换为ONNX格式，一般需要通过以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了像`torch2onnx`（如果基于PyTorch）、`tf2onnx`（如果基于TensorFlow）这样的工具包，以及原模型对应的框架版本。

2. **加载模型并推理**：使用相应的框架加载YOLOv3模型，并进行一次前向传播（推理），生成一些输入数据来获取完整的计算图。

3. **导出为ONNX**：使用上述工具，例如`torch.onnx.export`（对于PyTorch）或`tf.saved_model.export_saved_model`（对于TensorFlow），提供模型、输入数据以及一些额外的参数（如opset_version），将模型转换成ONNX格式。

4. **验证转换结果**：转换完成后，用`onnx.checker.check_model`检查ONNX模型是否有效，确保所有的运算符都被支持并且模型结构正确。

# 示例代码（假设基于PyTorch）
import torch
from torch import nn
from torch2onnx import to_onnx

model = ... # 加载预训练的YOLOv3模型
input = ... # 创建一个测试输入

# 将模型和输入转换为ONNX
model.eval()
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}} # 需要动态轴的情况
onnx_file_path = 'yolov3.onnx'
to_onnx(model, input, export_params=True, opset_version=11, dynamic_axes=dynamic_axes)

# 确认转换完成
onnx.checker.check_model(onnx.load(onnx_file_path))