onnx2keras深度学习工具：ONNX转Keras模型实践指南

资源摘要信息:"onnx2keras是一个用于将ONNX（Open Neural Network Exchange）模型转换为Keras模型格式的工具。ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，由Facebook和Microsoft开发，目的是使得不同的深度学习框架之间可以共享模型。Keras则是一个高层次的神经网络API，它可以运行在TensorFlow、CNTK或者Theano之上。onnx2keras工具的出现，为使用Keras框架的研究人员和开发者提供了一个便捷的方式，可以将其他框架训练好的ONNX模型转换到Keras中，以利用Keras提供的简化模型构建、训练、评估和预测等功能。 转换器要求使用TensorFlow 2.0版本，这可能是因为从TensorFlow 2.0开始，API变得更加稳定和易于使用，并且Keras已经成为TensorFlow的核心API。在转换过程中，用户需要提供一个ONNX模型文件，以及一个包含图形输入名称的列表。如果需要，还可以覆盖输入形状、图层名称、输出详细信息，以及改变排序顺序（HWC，即Height-Width-Channel），这些都是为了适应不同的模型特性和使用场景。 onnx2keras转换器的主要函数是`onnx_to_keras`，它接受以下参数： - `onnx_model`：要转换的ONNX模型文件。 - `input_names`：输入节点的名称列表，这个列表中的元素顺序必须与模型的输入顺序相匹配。 - `input_shapes`（可选）：一个覆盖输入形状的列表，如果输入模型的形状与期望的输入形状不匹配时使用。 - `name_policy`（可选）：一个覆盖图层名称的策略，可以选择'short'、'default'或者自定义策略。 - `verbose`：是否输出详细信息，当设置为True时，转换过程中的详细步骤将被打印出来。 - `change_ordering`（可选）：是否将数据排序从CHW（Channel-Height-Width）更改为HWC。 在实际应用中，用户首先需要安装onnx模块，然后使用onnx模块加载ONNX模型文件。接着，用户可以通过调用`onnx_to_keras`函数并传入相应的参数完成转换。转换后的模型将是一个Keras模型对象，可以继续使用Keras的API进行操作和优化。 onnx2keras工具在深度学习模型迁移、模型优化、跨框架研究等方面有着广泛的应用。例如，一个研究人员可能在PyTorch中训练了一个模型，然后希望将模型部署在Android平台上，这时可以通过onnx2keras将模型转换为Keras格式，再进一步转换为TensorFlow Lite格式，以满足移动设备的部署需求。 标签中提及的“deep-learning”、“tensorflow”、“keras”、“deep-convolutional-networks”、“tensorflow-models”、“onnx”和“Python”都是当前深度学习领域中的重要关键词。这表明onnx2keras工具涉及到深度学习和机器学习中的一些核心概念和技术，包括深度卷积网络、模型转换、以及使用Python编程语言的实现等。 压缩包子文件的文件名称列表中提到了“onnx2keras-master”，这表明我们正在讨论的项目可能是一个开源项目，而“master”通常指的是项目的主分支，即这个分支包含了项目的最新稳定版本。开源社区的活跃参与和贡献对于项目的成长和改进具有重要意义。"