使用自己訓練的模型

Albert

您好，我們現在有自己訓練好的模型，模型為checkpoint檔，要轉成onnx檔，想請問要如何確定onnx檔是正確的？

有嘗試過用github上的 “ python -m tf2onnx.convert --checkpoint tensorflow-model-meta-file-path --output model.onnx --inputs input0:0,input1:0 --outputs output0:0” 指令，但不知道如何得知inputs and ouputs nodes of the model，網路上查過可以用tensorboard去查看，但我們跑tensorboard都跑不出來。想請問還有什麼辦法能夠得知inputs and outputs nodes og the model，或是還有什麼方法能夠從checkpoint檔轉成onnx檔？謝謝。

附上github的連結

https://github.com/onnx/tensorflow-onnx#summarize_graph

文內所提及的指令

Ethon Lin

Hello，耐能的編譯器因為要考慮到加速棒硬體的支援度與執行的效率，所以並非任意的onnx模型都可以支援，在轉換成onnx時還請透過耐能所提供的converter來做轉換 http://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual/#3-onnx-workflow

以tensorflow來說，耐能的converter僅支援frozen的.pb格式，還請先將你的check point檔輸出成*.pb後再透過converter做轉換

Albert

我們用frozen的.pb格式，參照了耐能的github指令，但有錯誤，顯示如下，請問是什麼問題？

https://github.com/kneron/ConvertorExamples/tree/master/tensorflow_example

Ethon Lin

提供的訊息內似乎沒有看到Error的部分?

不過，即便使用frozen的pb格式，模型本身也還是需要符合耐能加速棒的規範，還請先檢查下面三點是否都有符合

1. tensorflow version 1.x，目前尚未支援2.0以上的版本
2. 因為是在加速棒中執行，模型的輸入解析度必須明確訂定，如1x224x224x3，而不可為 1 x ? x ? x ?
3. 各layer所使用的operator是否皆為KL520所支援的op，可參考下圖或至網頁章節2.3查看 http://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual/#2-toolchain-docker-overview

若模型架構皆符合相關規範，卻還是發生錯誤的話，可提供完整的錯誤訊息以及模型檔案，我們這邊可以協助分析

Albert

不好意思，下面這張才有正確擷取到error的部分。

我們再檢查您提供的那三點，謝謝。