ONNX Runtimeの学習済みモデルの入力サイズ可変にする

2025年7月6日

TensorFlowのモデルを、ONNX Runtimeのモデルに変換したいときは、tf2onnxを使用します。

GitHub

GitHub – onnx/tensorflow-onnx: Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX – onnx/tensorflow-onnx

pbファイルを変換するときは、以下のように使用します。

python -m tf2onnx.convert \
  --graphdef path-to-model.pb \
  --output model.onnx \
  --opset 15 \
  --inputs 'input0:0' \
  --outputs 'output0:0'

入力サイズを指定するには、--inputs オプションで指定します。

python -m tf2onnx.convert \
  --graphdef path-to-model.pb \
  --output model.onnx \
  --opset 15 \
  --inputs 'input0:0[1,1024,1024,4]' \
  --outputs 'output0:0'

この例では1024×1024という固定サイズの入力になります。サイズに-1を使うと可変にできます。

python -m tf2onnx.convert \
  --graphdef path-to-model.pb \
  --output model.onnx \
  --opset 15 \
  --inputs 'input0:0[-1,-1,-1,4]' \
  --outputs 'output0:0'