onnx/tensorflow-onnx

解決的問題

此工具可將 TensorFlow 生態系統中的機器學習模型轉換為 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。這使得在 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 或 TFLite 中訓練的模型，能在支援 ONNX 的不同執行環境與硬體加速器上執行，從而擺脫對單一框架的限制。

工作原理

該工具提供命令列介面（CLI）與 Python API，將 TensorFlow 操作對應至其 ONNX 等效操作。支援多種輸入格式，包括 SavedModel、檢查點、graphdef 檔案、TFLite 與 TensorFlow.js 模型。使用者可指定目標 ONNX opset 版本，以確保與特定執行環境的相容性，並可針對特定目標平台（如 Windows ML）套用修復方案。

適用對象

需要將基於 TensorFlow 的模型部署至多樣化環境或執行環境（如 ONNX Runtime）而無需重新訓練的機器學習工程師與開發者。

主要特色

• 廣泛格式支援：支援從 TensorFlow 2.x、Keras、TFLite 與 TensorFlow.js 轉換模型。
• 彈性轉換：提供 CLI 用於快速轉換，以及 Python API 用於整合至工作流程中。
• opset 控制：允許使用者指定 ONNX opset 版本（支援 opset-14 至 18）。
• 大模型處理：支援外部張量儲存格式，可轉換超過 2 GB 的模型。
• 可客製化：提供處理自訂運算、轉置影像格式（NHWC 至 NCHW）以及套用平台特定修復方案的選項。