我試圖使用onnx-tf包將.onnx模型轉換為.pb格式,但是,在調(diào)用onnx_tf.backend.prepare函數(shù)后,python 內(nèi)核崩潰了。我正在使用下面的代碼:import onnxfrom onnx_tf.backend import prepareimport tensorflowonnx_model = onnx.load(<path-to-model>) # load onnx modeltf_rep = prepare(onnx_model) # <------ That's where python crashestf_rep.export_graph(<output-path>) # export the model我仔細檢查了包版本依賴關系,因為錯誤的依賴關系在加載.onnx模型時導致了不同的錯誤,如下所示:onnx==1.7.0onnx-tf==1.6.0tensorflow==2.2.0tensorflow-addons==0.10.0torch==1.6.0+cu101然而,根據(jù) Github 頁面,依賴關系似乎是正確的。
3 回答

慕運維8079593
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ONNX 1.6 和 1.7 之間存在較大變化,導致了許多依賴性問題。嘗試使用 Onnx 1.6,這可能是您問題的根源。您在哪里找到提到的所需版本 1.7?
另外,你提到Python內(nèi)核崩潰了?您在 Jupyter 筆記本中運行嗎?
我發(fā)現(xiàn)這個包在 Juypter 筆記本中更加不穩(wěn)定,并且沒有打印出所有相關錯誤。如果您可以在獨立的 Python 腳本中測試您的系統(tǒng),您可能會獲得更多信息。

慕的地8271018
TA貢獻1796條經(jīng)驗 獲得超4個贊
在和之前導入onnx
相關onnx-tf
庫應該會有所幫助。該問題可能是由版本沖突引起的,因為 和都使用.tf
pytorch
onnx
onnx-tf
tf

牛魔王的故事
TA貢獻1830條經(jīng)驗 獲得超3個贊
您可以安裝此提交7d8fa7d88fab469253d75e5e11cf9cdcb90104c4的onnx-tf嗎
在導入順序和此提交之間,問題已為我解決
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