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将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具

tf2onnxTensorFlowONNXKerasPythonGithub开源项目

该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

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介绍相关项目
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
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onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
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onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
coremltools - Core ML格式模型转换和优化工具
Core MLCore ML ToolsGithubPython包开源项目机器学习模型转换
coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式，并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。
onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络
onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。
espnet_onnx - 轻量级语音识别和合成库 基于ONNX格式优化
GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别
espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库，支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口，便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算，并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出，并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖，适合轻量级部署。
ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法，支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致，以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例，包括图片、摄像头和视频推理，方便开发者快速上手并应用于实际场景。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
onnx-modifier - 高效可视化编辑ONNX模型，自动处理减少重复工作
APIGithubONNX模型onnx-modifier可视化开源项目编辑工具
基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。
onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口
GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络
onnx-go项目提供了一个Go语言接口，用于解析和运行ONNX二进制模型，帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的，但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护，且随着深度学习领域的发展，预计会被新的解决方案取代。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
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