onnx转keras模型
时间: 2023-08-25 12:07:34 浏览: 185
您可以使用ONNXMLTools库将ONNX模型转换为Keras模型。
以下是转换的基本步骤:
1. 安装ONNXMLTools库。
```
!pip install onnxmltools
```
2. 导入ONNX模型。
```
import onnx
model = onnx.load('model.onnx') # Replace 'model.onnx' with your ONNX model file path
```
3. 使用ONNXMLTools库将ONNX模型转换为Keras模型。
```
from onnxmltools.convert.common.data_types import FloatTensorType
from onnxmltools.convert.keras import convert_keras
import keras
keras_model = convert_keras(model, target_opset=keras.__version__, channel_first_inputs=['input'], input_types=[('input', FloatTensorType([None, 3, 224, 224]))])
```
4. 保存转换后的Keras模型。
```
keras_model.save('model.h5') # Replace 'model.h5' with your desired output file path
```
请注意,Keras模型的输入类型和形状应与ONNX模型的输入类型和形状匹配。在上面的代码中,我们假设ONNX模型的输入是形状为[batch_size, 3, 224, 224]的浮点张量。如果您的模型输入具有不同的形状或类型,请相应地修改代码。
此外,我们还使用了“channel_first_inputs”参数来指示Keras模型的输入通道顺序应该是“通道第一”,而不是默认的“通道最后”。如果您的模型使用不同的通道顺序,请相应地修改代码。
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