onnx/tensorflow-onnx

何を解決するか

TensorFlowエコシステムの機械学習モデルをONNX（Open Neural Network Exchange）形式に変換できるようにします。これにより、TensorFlow、Keras、TensorFlow.js、またはTFLiteで訓練されたモデルを、ONNXをサポートするさまざまなランタイムやハードウェアアクセラレータ上で実行可能になり、特定のフレームワークに縛られるという制約を回避できます。

動作方法

このツールは、TensorFlowの演算子をONNXの同等演算子にマッピングするためのコマンドラインインターフェース（CLI）とPython APIを提供します。SavedModel、チェックポイント、graphdefファイル、TFLite、TensorFlow.jsモデルなど、複数の入力形式をサポートしています。ユーザーは、特定のランタイムとの互換性を確保するために、対象のONNX opsetバージョンを指定でき、Windows MLなどの特定プラットフォーム用のワークアラウンドも適用可能です。

対象ユーザー

TensorFlowベースのモデルを再訓練せずに、さまざまな環境やランタイム（例：ONNX Runtime）にデプロイする必要がある機械学習エンジニアや開発者。

特徴

• 広範なフォーマット対応：TensorFlow 2.x、Keras、TFLite、TensorFlow.jsからのモデル変換をサポート。
• 柔軟な変換：迅速な変換用のCLIと、ワークフローへの統合用のPython APIの両方を提供。
• opset制御：ONNX opsetバージョン（opset-14～18）を指定可能。
• 大規模モデル対応：2 GBを超えるモデルの変換に外部テンソルストレージ形式をサポート。
• カスタマイズ可能：カスタム演算子の処理、画像フォーマットの転置（NHWCからNCHW）、プラットフォーム固有のワークアラウンドを適用可能。