tf2onnx-将TensorFlow模型转换为ONNX。 构建类型 操作系统 Python 张量流 Onnx Opset 状态 单元测试-基本 Linux，MacOS * ，Windows * 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 单元测试-完整 Linux，MacOS，Windows 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 支持的版本 ONNX tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则安装最新的ONNX版本。 我们支持ONNX opset-6至opset-13。 默认情况

onnx2keras ONNX至Keras深度神经网络转换器。 要求 TensorFlow 2.0 原料药 onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} onnx_model ：要转换的ONNX模型 input_names ：带有图形输入名称的列表 input_shapes ：覆盖输入形状（实验性的） name_policy ：[' name_policy '，'short'，'default']覆盖图层名称（实验性） verbose ：详细输出 change_ordering:将排序更改为HWC（实验性） 入门 ONNX模型 import onnx from onnx2

在本文中，我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式。

今天小编就为大家分享一篇Pytorch模型转onnx模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

双信号转换LSTM网络 Tensorflow 2.x实施的堆叠式双信号转换LSTM网络（DTLN）用于实时噪声抑制。 该存储库提供了用于在python中训练，推断和服务DTLN模型的代码。 它还提供了SavedModel，TF-lite和ONNX格式的预训练模型，可用作您自己的项目的基准。 该模型能够在RaspberryPi上运行实时音频。 如果您正在使用此仓库做一些有趣的事情，请告诉我。 我总是对您使用此代码或该模型所做的事情感到好奇。 DTLN模型已提交给深度噪声抑制挑战（ ），并在INTERSPEech 2020上发表。 这种方法在少于一百万个参数的堆叠网络方法中结合了短时傅立

该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了我们在以前的YOLO存储库中对自定义客户端数据集进行数千种模型训练所汲取的经验教训和最佳实践。该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究。 ，并结合我们以前的YOLO储存库https://github.com/ultralytics/yolov3所提供的经验教训和最佳实践，这些经验教训是通过在自定义客户端数据集上训练数千种模型而演变而来的。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU延迟测量的是平均超过5000 C的每个图像的端到端延迟

test

代码主要来自 https://github.com/MTlab/onnx2caffe和 https://github.com/205418367/onnx2caffe，感谢他们的贡献。 onnx 到 Caffe 我们可以将 onnx 操作转换为 caffe 层，它不仅来自 ，还来自许多其他 caffe 修改分支，如 ssd-caffe，并且仅支持 onnx opset_version=9。 通过 ONNX 将 pytorch 转换为 Caffe 此工具通过将模型转换为 Caffe 模型仅用于推理 通过 ONNX 将 tensorflow 转换为 Caffe 你可以使用这个 repo 。 其他用于 caffe bt ONNX 的深度学习框架 依赖关系 caffe（支持python） pytorch（如果要转换 onnx，则可选） 昂克斯 运行时 我们建议使用 protobuf

resnet50 的onnx文件

tensorflow模型转换 onnx