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要將一個深度學習模型轉換為ONNX格式，可以按照以下步驟進行操作：
使用支持ONNX格式的深度學習框架訓練和構建模型，例如PyTorch、TensorFlow、MXNet等。
安裝ONNX工具包，可以通過pip安裝：
pip install onnx
import torch
import torchvision
# 加載PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 轉換為ONNX格式并保存
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
import tensorflow as tf
# 加載TensorFlow模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()
# 將模型保存為HDF5格式
model.save('mobilenet.h5')
# 轉換為ONNX格式
!python -m tf2onnx.convert --saved-model mobilenet.h5 --output mobilenet.onnx
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