Kaldi-ONNX 是一个将 Kaldi 的模型文件转换为 ONNX 模型的工具。 转换得到的 ONNX 模型可以借助 MACE 框架部署到 Android、iOS、Linux 或者 Windows 设备端进行推理运算。
此工具支持 Kaldi 的 Nnet2 和 Nnet3 模型，大部分 Nnet2 和 Nnet3 组件都已支持。此外，针对 Nnet3, 这个工具也支持将部分描述符（Descriptor）转换为 ONNX 的 Node。
除了 DNN，越来越多的语音识别模型使用 RNN 或 TDNN 网络，为了使模型更易于移植和推理过程更加高效， 此工具将这类模型转成有向无环图的网络模型。
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1 nnet3-am-copy转换 src/nnet3bin/nnet3-am-copy --binary=false --prepare-for-test=true final.mdl final_test.mdl 2 kaldi-onnx安装 git clone https://github.com/XiaoMi/kaldi-onnx.git cd kaldi-onnx pip3
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分为两步： 1、将kaldi模型转为onnx格式，使用工具Kaldi-ONNX Converter： https://github.com/XiaoMi/kaldi-onnx 2、将ONNX格式转为TensorFlow中的pb格式，使用工具onnx-tensorflow： https://github.com/onnx/onnx-tensorflow
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Kaldi 是一个语音识别工具。使用 C++ 开发，基于 Apache 许可证。目的是为语音识别研究者提供。 Kaldi 的目标和受众范围与 HTK 相似。目标是用 C++ 编写的现代灵活的代码，易于修改和扩展。重要功能包括： 与有限状态传感器（FST）的代码级集成 根据 OpenFst 工具包进行编译（将其用作库）。 广泛的线性代数支持 包括一个矩阵库，它封装了标准的 BLAS 和 LAPACK
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ONNX，即 Open Neural Network Exchange ，是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。 ONNX 所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间
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ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。 ONNX Runtime 推理可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持PyTorch和TensorFlow/Keras等深度学习框架的模型，以及scikit-learn、LightGBM、XGBoost等经典机器学习库。ONNX运行时与不同的硬件、驱动程序和操作系统兼容，并通过利用硬件加速器（如适用）以及图形优化和转换，提供最佳性
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最近在搞国产 GPU 的适配 用的 GPU 是 ascend310 遇到一个问题，网上说的都是什么离线模型使用 但是，我想知道的是这个 om 可以用 python 调用推理吗？ 比如 onnx 模型可以用 onnxruntime 包调用推理 但是华为的 om 模型怎么用 python 调用？
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译者：冯宝宝 在本教程中，我们将介绍如何使用ONNX将PyTorch中定义的模型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。一旦进入Caffe2，我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后我们展示了如何使用Caffe2功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 在本教程中，你需要安装onnx和Caffe2。您可以使用pip install onnx获取onnx的二进制版本。 注意: 本
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我已经使用tensorflow后端训练了一个DNN，我想在FireBase中托管它。训练好的模型被保存为.meta文件，我尝试使用下面的代码将模型转换为tflite，但我遇到了一些错误。那么我如何将这个模型转换成Tensorflow Lite呢？