edsr_x4.pb转edsr_x4.onnx
时间: 2025-06-23 12:52:13 浏览: 15
### 将 EDSR_x4.pb 模型转换为 EDSR_x4.onnx 格式
将 TensorFlow 的 `.pb` 文件转换为 ONNX 格式需要借助 `tf2onnx` 工具[^1]。以下是完整的转换流程和相关代码示例:
#### 1. 安装依赖库
确保安装了必要的工具和库,包括 TensorFlow 和 `tf2onnx`[^2]。
```bash
pip install tensorflow tf2onnx
```
#### 2. 加载 TensorFlow 模型
加载 `.pb` 文件并定义输入输出节点名称。以下是一个加载模型的代码示例[^3]:
```python
import tensorflow as tf
# 加载 TensorFlow 模型
model = tf.saved_model.load('EDSR_x4.pb')
# 获取输入和输出节点名称
input_signature = list(model.signatures.keys())[0]
concrete_func = model.signatures[input_signature]
# 打印输入输出信息
print(f"Input: {concrete_func.inputs}")
print(f"Output: {concrete_func.outputs}")
```
#### 3. 使用 `tf2onnx` 转换模型
调用 `tf2onnx.convert.from_function` 方法将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式[^4]。
```python
import tf2onnx
# 转换为 ONNX 格式
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_function(
concrete_func,
input_signature=[tf.TensorSpec([1, 64, 64, 3], tf.float32)], # 输入张量形状
opset=13 # ONNX 操作集版本
)
# 保存 ONNX 模型
with open("EDSR_x4.onnx", "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
```
#### 4. 验证 ONNX 模型
转换完成后,可以使用 `onnx` 库验证生成的 ONNX 文件是否有效[^5]。
```python
import onnx
# 加载并检查 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("EDSR_x4.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print("ONNX 模型验证成功!")
```
---
### 注意事项
- 确保 `.pb` 文件能够正确加载,并明确输入和输出节点名称[^6]。
- 如果模型包含自定义操作或非标准层,可能需要额外处理以确保其兼容性[^7]。
- 在转换过程中,建议选择适当的 ONNX 操作集版本(如 13 或更高版本)以支持最新功能[^8]。
---
阅读全文
相关推荐













