我在 torch 中訓練了一個模型，然后將其轉換為 caffe，然后再轉換為 tf. 現在如何將其轉換為onnx？

Question

我在 Torch 中訓練了一個 Resnet 模型。 然后，我將其轉換為 caffe 和 tflite。 現在我想將其轉換為 onnx。 我該怎么做？ 我嘗試該命令：

python3 -m tf2onnx.convert --tflite  resnet.lite --output resnet.lite.onnx --opset 13 --verbose

因為模型的當前格式是tflite，

並得到了那個錯誤：

return packer_type.unpack_from(memoryview_type(buf), head)[0]
struct.error: unpack_from requires a buffer of at least 11202612 bytes for unpacking 4 bytes at offset 11202608 (actual buffer size is 2408448)

謝謝。

Answer 1

您可以嘗試類似此結帳鏈接的操作，您可能需要在開始轉換之前凍結模型層。

pip install onnxruntime
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx
python -m tf2onnx.convert --saved-model ./checkpoints/yolov4.tf --output model.onnx --opset 11 --verbose

你可以試試這個也鏈接

pip install tf2onnx 

import tensorflow as tf
import tf2onnx
import onnx

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))

input_signature = [tf.TensorSpec([3, 3], tf.float32, name='x')]
# Use from_function for tf functions
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, input_signature, opset=13)
onnx.save(onnx_model, "dst/path/model.onnx")

Answer 2

你應該嘗試檢查你的模型文件，也許你有一個錯誤的文件，這個錯誤就是因為這個。 嘗試再次復制/下載文件，然后嘗試 tf 轉換：

python3 -m tf2onnx.convert --tflite  resnet.lite --output resnet.lite.onnx --opset 13 --verbose