pb模型转换成 onnx

好的，我可以回答这个问题。PB是谷歌开发的模型格式，而ONNX是微软、Facebook和亚马逊等公司联合开发的跨平台神经网络模型格式。利用ONNX可以使模型在不同的深度学习框架中共享和部署。要将PB模型转换为ONNX模型，您需要使用TensorFlow的TF2ONNX工具，该工具支持PB模型的导入和ONNX模型的导出。同时，您还需要确保您使用的是支持PB模型的TensorFlow版本。

相关问题

deeplab模型转onnx

DeepLab是一个图像语义分割模型，可以用于识别图像中的物体和场景。将DeepLab模型转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 首先，需要安装好TensorFlow和ONNX的Python包。

2. 加载DeepLab模型，并使用TensorFlow的freeze_graph函数将模型保存为.pb文件。

3. 使用TensorFlow的convert_variables_to_constants函数将模型中的变量转换为常量，以便在转换为ONNX格式时更容易处理。

4. 使用TensorFlow的tf2onnx工具将.pb文件转换为ONNX格式。可以使用以下命令进行转换：

python -m tf2onnx.convert --graphdef model.pb --output model.onnx --inputs input:0 --outputs output:0

其中，--graphdef参数指定输入的.pb文件，--output参数指定输出的ONNX文件名，--inputs和--outputs参数分别指定模型的输入和输出节点的名称。

5. 转换完成后，可以使用ONNX Runtime等工具加载并运行转换后的模型。

需要注意的是，不同版本的TensorFlow和ONNX工具可能存在兼容性问题，因此在转换模型之前需要确认版本的兼容性。

如何根据pb文件获得onnx文件

要根据pb文件获得onnx文件，可以使用TensorFlow官方提供的工具tensflowjs_converter。具体步骤如下：

1. 安装tensorflowjs

pip install tensorflowjs

2. 使用tensflowjs_converter将pb文件转换为keras模型

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=keras <pb文件路径> <keras模型保存路径>

3. 将keras模型转换为onnx模型

tensorflowjs_converter --input_format=keras --output_format=onnx <keras模型路径> <onnx模型保存路径>

转换完成后，您将得到一个.onnx文件，即可在ONNX Runtime或其他支持ONNX模型的框架中使用。