onnx如何更新版本
时间: 2023-10-09 22:12:07 浏览: 264
要更新 ONNX 版本,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,查看你当前使用的 ONNX 版本号。你可以 Python 中使用以下代码来查看:
```
import onnx
print(onnx.__version__)
```
2. 确认新版本的 ONNX 是否可用。你可以在 ONNX 官方网站上查看最新版本,并确认该版本是否适用于你的应用程序。
3. 如果新版本适用于你的应用程序,则可以使用 pip 工具升级 ONNX。在命令行中运行以下命令:
```
pip install --upgrade onnx
```
4. 等待命令运行结束,新版本的 ONNX 就安装成功了。
请注意,在更新 ONNX 版本之前,最好备份当前的代码和模型,以免更新后出现兼容性问题。
相关问题
ONNX 版本不兼容:MATLAB 支持的 ONNX 版本可能与你使用的模型版本不兼容。建议使用支持的 ONNX 版本或者尝试更新 MATLAB 到最新版本。 如何寻找兼容的版本(已知我的matlab是最新版本2023a)
如果你的 MATLAB 版本是最新版本 2023a,那么你可以查看 MATLAB 的官方文档或 MathWorks 的支持页面来确定该版本所支持的 ONNX 版本。
一种方法是通过 MathWorks 的 ONNX 支持页面来查找 MATLAB 2023a 所支持的 ONNX 版本。你可以访问以下链接:
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/supported-versions-of-onnx.html
在这个页面上,你可以找到与你的 MATLAB 版本兼容的 ONNX 版本列表。请确保你的模型是其中一个兼容的版本。
另外,你还可以查看 MATLAB 的官方文档来获取更详细的信息。在 MATLAB 文档的网站上搜索 "ONNX",然后找到与你的 MATLAB 版本对应的文档。在文档中,应该会提供有关 ONNX 支持的详细信息,包括兼容性和支持的版本。
如果你的模型不是 MATLAB 支持的任何 ONNX 版本,你可能需要考虑将模型转换为 MATLAB 支持的格式,或者尝试使用其他工具或框架进行模型加载和执行。
希望这些信息对你有帮助!
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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。
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