如何将.h5文件转换为ONNX

Question

我正在做一个实时对象检测项目，我已经训练了数据并将模型保存到.h5文件中，然后我在一篇文章中提到，要加载该文件以检测opecCV中的对象，你需要将其转换为onnx格式，但当使用pip或Conda安装它时，它不会导入，当我将TensorFlow降级到2.1.0时，它起了作用，但这次我的.h5文件显示错误，原因是TensorFlow上的旧版本。

当前使用tensorflow=2.9python=3.8

有人能帮我做这件事吗，或者有其他建议吗。

总之，我想使用opencv进行实时目标检测

Answer 1

您应该首先编写正在使用的模型。例如，对于Yolov5，有一个自定义函数可以将模型转换为。ONNX格式

Answer 2

安装依赖项：

numpy
tensorflow==1.13.1
keras==2.1.6
pillow
keras2onnx==1.7.0
onnxruntime
h5py==2.10.0

运行此脚本以安装TensorFlow v2.9:

from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import load_model
import onnx
import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'
import keras2onnx
onnx_model_name = 'my-model-resnet75.onnx'
model = load_model('model-resnet75-final.h5')
onnx_model = keras2onnx.convert_keras(model, model.name)
onnx.save_model(onnx_model, onnx_model_name)