tensorflow 和 keras2onnx 不兼容

这种说法是不准确的。TensorFlow和Keras2onnx可以很好地兼容，并且可以配合使用。Keras2onnx是一个纯Python实现的工具，可以在TensorFlow中使用，用于将Keras模型转换为ONNX格式。实际上，Keras2onnx是使用TensorFlow的API来实现模型转换的。因此，使用TensorFlow和Keras2onnx可以非常方便地完成深度学习模型的转换和共享。当然，在使用过程中也需要注意版本兼容性，确保使用的TensorFlow版本和Keras2onnx版本是兼容的。

相关问题

tensorflow 和 keras2onnx 版本不兼容怎么办

如果TensorFlow和Keras2onnx版本不兼容，可能会导致一些问题，比如模型转换失败或者转换后的模型无法正常运行。在这种情况下，有几种解决办法：

1. 更新TensorFlow和Keras2onnx版本：可以尝试更新TensorFlow和Keras2onnx到最新版本。新版本通常会修复一些bug和兼容性问题，可能会解决当前版本不兼容的问题。

2. 降级TensorFlow和Keras2onnx版本：如果在更新到最新版本后仍然存在不兼容问题，可以尝试降级TensorFlow和Keras2onnx版本。可以选择一个较早的版本，可能会兼容当前使用的其他库或工具。

3. 手动转换模型：如果版本兼容性问题无法解决，可以考虑手动将模型从TensorFlow转换为ONNX格式，或者从Keras转换为TensorFlow格式，然后再使用Keras2onnx进行转换。手动转换需要一定的技术水平和耐心，但通常可以解决版本不兼容的问题。

怎么降级TensorFlow和Keras2onnx版本

降级TensorFlow和Keras2onnx版本可以采用以下步骤：

1. 查看当前安装的TensorFlow和Keras2onnx版本：可以使用pip list命令查看当前安装的TensorFlow和Keras2onnx版本，比如：

pip list | grep tensorflow
pip list | grep keras2onnx

2. 选择目标版本：可以在官方文档或Github页面上查找TensorFlow和Keras2onnx的历史版本，并选择一个与当前版本兼容的版本。

3. 卸载当前版本：可以使用pip uninstall命令卸载当前版本，比如：

pip uninstall tensorflow
pip uninstall keras2onnx

4. 安装目标版本：可以使用pip install命令安装目标版本，比如：

pip install tensorflow==1.15.0
pip install keras2onnx==1.7.0

在安装过程中，如果出现依赖关系问题，也可以根据错误提示逐步安装依赖库。需要注意的是，降级版本可能会导致一些新特性无法使用，因此需要权衡利弊，选择合适的版本。