Convertir un modèle TensorFlow au format ONNX

Dans l’étape précédente de ce tutoriel, vous avez créé un modèle Machine Learning avec TensorFlow. Vous allez maintenant le convertir au format ONNX.

Ici, vous allez utiliser l’outil tf2onnx pour convertir le modèle, en suivant ces étapes.

1. Enregistrez le modèle TF en vue de la conversion ONNX, en exécutant la commande suivante.

python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4.tf --input_size 416 --model yolov4

2. Installez tf2onnx et onnxruntime , en exécutant les commandes suivantes.

pip install onnxruntime
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx

3. Convertissez le modèle, en exécutant la commande suivante.

python -m tf2onnx.convert --saved-model ./checkpoints/yolov4.tf --output model.onnx --opset 11 --verbose

Étapes suivantes

Vous avez maintenant converti le modèle au format ONNX, qui est approprié pour une utilisation avec des API Windows Machine Learning. Dans la dernière étape de ce tutoriel, vous allez l’intégrer dans une application Windows.