TensorFlow中怎么加载和运行ONNX模型

在TensorFlow中加载和运行ONNX模型需要使用TensorFlow的ONNX模型转换工具。具体步骤如下：

1. 首先安装TensorFlow的ONNX模型转换工具：

pip install tensorflow-onnx

1. 将ONNX模型转换为TensorFlow模型：

import onnx
from onnx_tf.backend import prepare

onnx_model = onnx.load("model.onnx")
tf_rep = prepare(onnx_model)
tf_rep.export_graph("model.pb")

1. 加载转换后的TensorFlow模型并运行：

import tensorflow as tf

with tf.io.gfile.GFile("model.pb", "rb") as f:
    graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name="")

sess = tf.compat.v1.Session(graph=graph)
input_tensor = graph.get_tensor_by_name("input:0")
output_tensor = graph.get_tensor_by_name("output:0")

# 输入数据
input_data = ... # 输入数据
output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

通过以上步骤，就可以在TensorFlow中加载和运行ONNX模型了。