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将ONNX模型转换为TensorFlow Lite格式

在深度学习模型部署过程中，我们常常需要将模型从一种格式转换为另一种格式，以适应不同的硬件平台和应用场景。本文将详细介绍如何将ONNX格式的模型转换为TensorFlow Lite格式，以便在移动设备或嵌入式设备上进行高效部署。

1. 背景介绍

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的格式，用于表示深度学习模型，使得模型可以在不同的框架之间进行转换和共享。TensorFlow Lite是TensorFlow的轻量级版本，专为移动和嵌入式设备设计，具有高效的推理性能和较小的模型体积。将ONNX模型转换为TensorFlow Lite格式，可以帮助我们在资源受限的设备上运行复杂的深度学习模型。

2. 转换步骤

2.1 将ONNX模型转换为TensorFlow模型

ONNX模型不能直接转换为TensorFlow Lite格式，必须先转换为TensorFlow模型。我们可以使用onnx-tensorflow库或onnx2tf工具来完成这一步。

使用onnx2tf工具

onnx2tf是一个强大的工具，可以将ONNX模型转换为TensorFlow或TensorFlow Lite格式。以下是使用onnx2tf的基本步骤：

1. 安装onnx2tf：

   pip install onnx2tf
   

2. 转换模型：

   onnx2tf -i input_model.onnx -cotof
   

   其中-cotof表示将模型转换为TensorFlow Lite格式。
   
   

2.2 将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式

转换完成后，可以使用TensorFlow Lite Converter将TensorFlow模型进一步转换为TensorFlow Lite格式。

示例代码

import tensorflow as tf# 加载TensorFlow模型
model = tf.saved_model.load('path/to/tensorflow_model')# 创建TensorFlow Lite Converter
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/tensorflow_model')# 转换为TensorFlow Lite模型
tflite_model = converter.convert()# 保存TensorFlow Lite模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:f.write(tflite_model)

2.3 可选：模型量化

为了进一步优化模型性能，可以对TensorFlow Lite模型进行量化。例如，使用INT8量化：

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8
converter.inference_output_type = tf.int8
tflite_quant_model = converter.convert()with open('model_quantized.tflite', 'wb') as f:f.write(tflite_quant_model)

3. 注意事项

• 转换兼容性：转换过程中可能会遇到某些ONNX操作不被TensorFlow支持的情况，需要提前检查模型中的操作是否兼容。
• 动态输入形状：如果模型包含动态输入形状，可能需要额外处理以确保转换成功。
• Python版本：onnx2tf推荐使用Python 3.10版本。确保安装的onnx2tf版本与你的TensorFlow版本兼容。

4. 安装onnx2tf的推荐步骤

以下是在Python 3.10环境下安装onnx2tf的推荐步骤：

conda create -n onnx2tf python=3.10
conda activate onnx2tf
pip install onnx==1.16.1 tensorflow==2.17.0
pip install onnx2tf

5. 网络问题与镜像源

如果在安装过程中遇到网络问题，可以尝试切换到其他国内镜像源，例如：

• 清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

在命令中指定镜像源：

pip install onnx==1.16.1 tensorflow==2.17.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

确保你的网络可以正常访问上述镜像源。如果网络有问题，可以尝试更换网络环境。

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失败了真服了：

ai-edge-litert没有window版本，呜呜呜太伤心了，浪费我几个小时

下面换一种办法：

使用onnx