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[파이썬] TensorFlow에서 TensorFlow와 ONNX 통합

TensorFlow는 강력하고 유연한 딥러닝 프레임워크로서 널리 사용되고 있습니다. 하지만 때로는 다른 딥러닝 프레임워크와의 통합이 필요한 경우도 있습니다. 특히, ONNX(Open Neural Network Exchange)는 여러 딥러닝 툴킷과의 상호 운용성을 제공하는 중립적인 형식입니다.

이 블로그 포스트에서는 TensorFlow와 ONNX를 통합하는 방법에 대해 간단히 알아보겠습니다. TensorFlow에서 ONNX 모델을 가져오고 TensorFlow 모델을 ONNX로 내보내는 두 가지 중요한 작업을 다룰 것입니다.

TensorFlow에서 ONNX 모델 가져오기

TensorFlow에서 ONNX 모델을 가져오는 것은 다음과 같은 단계를 거칩니다.

  1. 필요한 라이브러리 가져오기
  2. ONNX 모델 불러오기
  3. TensorFlow로 변환하기

1. 필요한 라이브러리 가져오기

ONNX 모델을 TensorFlow로 변환하기 위해 다음 라이브러리를 가져와야 합니다.

import tensorflow as tf
import tf2onnx

2. ONNX 모델 불러오기

ONNX 모델을 불러오기 위해 tf2onnx.from_onnx 함수를 사용합니다.

onnx_model = tf2onnx.from_onnx("model.onnx")

3. TensorFlow로 변환하기

ONNX 모델을 TensorFlow로 변환하려면 tf2onnx.convert.from_onnx 함수를 사용합니다.

graph_def = tf2onnx.convert.from_onnx(onnx_model)

TensorFlow 모델을 ONNX로 내보내기

이번에는 TensorFlow 모델을 ONNX로 내보내는 방법에 대해 알아보겠습니다.

  1. 필요한 라이브러리 가져오기
  2. TensorFlow 모델 불러오기
  3. ONNX로 변환하기

1. 필요한 라이브러리 가져오기

TensorFlow 모델을 ONNX로 변환하기 위해 다음 라이브러리를 가져와야 합니다.

import tensorflow as tf
import tf2onnx

2. TensorFlow 모델 불러오기

TensorFlow 모델을 불러오기 위해 tf.saved_model.load 함수를 사용합니다.

model = tf.saved_model.load("model_path")

3. ONNX로 변환하기

TensorFlow 모델을 ONNX로 변환하려면 tf2onnx.convert.from_tensorflow 함수를 사용합니다.

onnx_model = tf2onnx.convert.from_tensorflow(
    model, input_signature=[{"input": tf.TensorSpec(shape=[None, 224, 224, 3], dtype=tf.float32)}]
)

위 코드에서 input_signature는 모델의 입력 형태를 지정하는데 필요한 정보입니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 TensorFlow와 ONNX의 통합에 대해 알아보았습니다. TensorFlow에서 ONNX 모델을 가져오고 TensorFlow 모델을 ONNX로 내보내는 방법을 간단히 소개했습니다. 이를 통해 TensorFlow와 ONNX 프레임워크 간의 상호 운용성을 확보할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 TensorFlow와 ONNX의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

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