TensorFlow モデルを ONNX に変換する

このチュートリアルの前の手順では、TensorFlow を使って機械学習モデルを作成しました。 次に、それを ONNX 形式に変換します。

ここでは、次の手順に従い、tf2onnx ツールを使用してモデルを変換します。

1. 次のコマンドを実行して、ONNX 変換の準備として tf モデルを保存します。

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

2. 次のコマンドを実行して、tf2onnx と onnxruntime をインストールします。

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

3. 次のコマンドを実行してモデルを変換します。

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

次のステップ

これで、モデルを Windows Machine Learning API での使用に適した ONNX 形式に変換しました。 このチュートリアルの最終段階では、それを Windows アプリに統合します。