Keras模型转ONNX格式报错求助：AttributeError问题

问题原因 #

keras2onnx库已停止维护，对新版TensorFlow的Keras模块兼容性较差，报错是因为它试图访问tensorflow.python.keras.applications，但新版TensorFlow的结构已调整，该路径下没有applications属性。

解决方案 #

改用tf2onnx库进行转换，这是官方推荐的TensorFlow转ONNX工具，对新版TensorFlow支持更完善。

步骤1：安装tf2onnx #

执行以下命令安装：

pip install tf2onnx

步骤2：修改转换代码 #

替换原代码为：

import tensorflow as tf
import onnx

# 加载Keras模型
model = tf.keras.models.load_model('b_model.h5')

# 转换为ONNX格式并保存
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, output_path='onnx_model.onnx')

额外注意事项 #

• 如果你的模型中使用了预训练模型，确保导入时用tf.keras.applications而非旧的keras.applications，避免路径混淆。
• 转换完成后可验证模型有效性（根据自身模型输入形状调整测试数据）：

import onnxruntime as rt

sess = rt.InferenceSession('onnx_model.onnx')
# 生成符合输入形状的测试数据
input_data = tf.random.normal([1, 224, 224, 3])
output = sess.run(None, {sess.get_inputs()[0].name: input_data.numpy()})
print(output)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15675493