Converter modelo do TensorFlow em ONNX

Na etapa anterior deste tutorial, criamos um modelo de machine learning com o TensorFlow. Agora, vamos convertê-lo no formato ONNX.

Aqui, usaremos a ferramenta tf2onnx para converter nosso modelo, seguindo estas etapas.

1. Salve o modelo do TF em preparação para a conversão em ONNX, executando o comando a seguir.

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

2. Instale tf2onnx e onnxruntime, executando os comandos a seguir.

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

3. Converta o modelo, executando o comando a seguir.

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

Próximas etapas

Agora, convertemos nosso modelo em um formato ONNX, adequado para uso com APIs do Windows Machine Learning. No estágio final deste tutorial, faremos a integração com um aplicativo Windows.