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OnWorksファビコン

Windows 用の tf2onnx ダウンロード

tf2onnx Windows アプリを無料でダウンロードして、Ubuntu オンライン、Fedora オンライン、または Debian オンラインでオンライン win Wine を実行します。

これは tf2onnx という名前の Windows アプリで、最新リリースは v1.15.1.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。

OnWorks で tf2onnx という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。

このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。

-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。

--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。

-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。

-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。

-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。

-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。

-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。

WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。

スクリーンショットは

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tf2onnx


DESCRIPTION

tf2onnx は、TensorFlow (tf-1.x または tf-2.x)、keras、tensorflow.js、および tflite モデルを、コマンド ラインまたは Python API を介して ONNX に変換します。 注: tensorflow.js のサポートが追加されたばかりです。 tfhub の多くの tfjs モデルでテストしましたが、実験的なものと見なす必要があります。 TensorFlow には ONNX よりも多くの演算があり、モデルを ONNX にマッピングすると問題が発生することがあります。 tf2onnx は、システムにインストールされている ONNX バージョンを使用し、見つからない場合は最新の ONNX バージョンをインストールします。 ONNX opset-13 から opset-17 をサポートし、テストします。 opset-6 から opset-12 までは動作するはずですが、テストは行っていません。 グラフを特定の opset で生成する場合は、コマンド ラインで --opset を使用します (例: --opset 13)。



特徴

  • tf-2.x または tf-1.x の上に tf2onnx をインストールできます。
  • TensorFlow をまだインストールしていない場合は、目的の TensorFlow ビルドをインストールします
  • ONNX ランタイム (Linux、Windows、Mac で利用可能)
  • tensorflow-onnx には onnx-1.9 以降が必要です
  • ONNX では、グラフ入力の既定値を定数にする必要があります
  • デフォルトでは、opset 13 を使用してグラフを生成します


プログラミング言語

Python


カテゴリー

機械学習

これは https://sourceforge.net/projects/tf2onnx.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。


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