Converter modelo TensorFlow para ONNX

Na etapa anterior deste tutorial, criamos um modelo de aprendizado de máquina com o TensorFlow. Agora, vamos convertê-lo para o formato ONNX.

Aqui, usaremos a ferramenta tf2onnx para converter o nosso modelo, seguindo estes passos.

1. Salve o modelo tf em preparação para a conversão ONNX, executando o seguinte comando.

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

2. Instale tf2onnx e onnxruntime, executando os seguintes comandos.

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

3. Converta o modelo, executando o seguinte comando.

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

Próximos passos

Agora convertemos nosso modelo para um formato ONNX, adequado para uso com APIs de Aprendizado de Máquina do Windows. Na etapa final deste tutorial, nós o integramos em um aplicativo do Windows.