PINTO0309/onnx2tf

해결하는 문제

onnx2tf는 ONNX 형식의 AI 모델을 다양한 다른 프레임워크로 변환하도록 설계된 변환 도구입니다. 주로 ONNX 파일을 LiteRT(이전 TFLite) 및 TensorFlow로 변환하여 모바일 또는 엣지 디바이스에 모델을 배포하는 문제를 해결하며, 네이티브 PyTorch 코드, TorchScript 및 기타 PyTorch 호환 형식으로 모델을 변환하는 경로도 제공합니다.

작동 방식

이 도구는 변환을 위한 두 가지 기본 실행 경로를 제공합니다.

1. flatbuffer_direct(기본값): 레거시 TensorFlow 변환 프로세스를 우회하는 고속 경로입니다. ONNX 그래프 전처리 및 ModelIR로의 직접적인 하위 변환을 수행한 다음 FlatBuffer(TFLite) 파일로 직접 내보냅니다. 이 경로는 레거시 경로보다 훨씬 빠를 수 있습니다(최대 100배).
2. tf_converter(레거시): 표준 TensorFlow Lite Converter를 사용하는 호환성 경로입니다.

TFLite 외에도 이 도구는 state_dict 파일 및 Exported Programs를 포함한 네이티브 PyTorch nn.Module 패키지를 생성할 수 있어 PyTorch 내에서 eager 추론 모드로 모델을 실행할 수 있습니다.

대상 사용자

이 도구는 서로 다른 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 이식해야 하는 ML 엔지니어 및 개발자, 특히 ONNX에서 TensorFlow/LiteRT 또는 PyTorch로 변환하여 특정 하드웨어 가속기 또는 배포 대상과의 호환성을 보장해야 하는 사람들을 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 다중 프레임워크 지원: ONNX를 LiteRT/TFLite, TensorFlow 및 네이티브 PyTorch 코드로 변환합니다.
• 고성능: flatbuffer_direct 백엔드는 기존 변환 방법보다 훨씬 빠른 속도를 제공합니다.
• 포괄적인 연산자 지원: tf_converter 경로에 대해 방대한 ONNX 연산자를 지원합니다.
• 정확도 검증: 변환된 모델의 출력을 원래 ONNX 모델과 비교하는 정확도 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 양방향 변환: LiteRT에서 PyTorch로의 직접 변환을 지원합니다.