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论文项目介绍：tensorflow-onnx
什么是tensorflow-onnx？
tensorflow-onnx是一个用于将TensorFlow模型（包括TensorFlow 1.x和2.x版本的模型）、Keras模型、TensorFlow.js模型和Tflite模型转换为ONNX格式的工具。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型交换格式，旨在让AI模型在不同的框架和平台间轻松迁移。通过这一工具，用户可以通过命令行或Python API来实现转换，便利地在不同的深度学习框架之间传输模型。
支持的版本
ONNX版本
tensorflow-onnx工具支持并测试了ONNX opset 14到opset 18。在用户系统中未安装ONNX时，工具会自动安装最新的ONNX版本。用户可以通过修改opset选项，生成特定opset的ONNX模型。
TensorFlow版本
工具支持TensorFlow 1.x图和TensorFlow 2.x版本。对于tf2onnx测试时，我们使用tf-1.15或更高版本。此外，该工具支持在TensorFlow 2.x环境下运行。
Python版本
tensorflow-onnx支持Python 3.7到3.10版本。
安装与使用
通过pypi安装
用户可以通过pip命令安装最新版本的tensorflow-onnx：
pip install -U tf2onnx
从GitHub安装最新版本
如果需要最新的开发版本，可以直接从GitHub上克隆并安装：
pip install git+https://github.com/onnx/tensorflow-onnx
使用示例
要开始使用tensorflow-onnx，首先需要运行t2onnx.convert命令，提供您TensorFlow模型的路径和需要输出的ONNX文件的名称。例如，如果您的模型是以“saved model”格式保存的，可以运行：
python -m tf2onnx.convert --saved-model tensorflow-model-path --output model.onnx
转换过程与注意事项
在转换过程中，有几个需要注意的地方：
- 对于一些复杂的TensorFlow操作，ONNX可能没有直接的支持，需要进行映射和替换。
- TensorFlow默认的数据格式为NHWC，而ONNX使用的是NCHW格式，工具需要插入转置操作来进行处理。
- 对于某些不被ONNX直接支持的操作，如relu6，tensorflow-onnx通过组合其他ONNX操作来实现。
常见问题与解决方法
tensorflow-onnx团队也提供了文档来帮助解决在转换过程中的常见问题。如果在转换过程中遇到问题，可以参考项目附带的故障排除指南。
单元测试
tf2onnx支持多种单元测试以确保转换准确性。用户可以运行以下命令来测试安装是否成功：
python setup.py test
开发和扩展
如果您有兴趣为tensorflow-onnx添加新的功能或支持新的TensorFlow操作，您可以通过以下步骤进行扩展：
- 查看待添加的操作是否已可以通过现有映射完成。
- 如果需要特殊处理，为该操作编写新的映射函数。
- 添加单元测试来验证新操作的转换。
- 更新相关文档以及教程。
总结
tensorflow-onnx作为一个转换工具，为用户提供了不同深度学习框架之间的无缝衔接，使模型可以灵活地在多种平台上部署运行。项目覆盖广泛，具有强大的测试和支持，是进行AI模型转换的有力工具。
