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將ONNX模型轉換為TensorFlow Lite格式

在深度學習模型部署過程中，我們常常需要將模型從一種格式轉換為另一種格式，以適應不同的硬件平臺和應用場景。本文將詳細介紹如何將ONNX格式的模型轉換為TensorFlow Lite格式，以便在移動設備或嵌入式設備上進行高效部署。

1. 背景介紹

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種開放的格式，用于表示深度學習模型，使得模型可以在不同的框架之間進行轉換和共享。TensorFlow Lite是TensorFlow的輕量級版本，專為移動和嵌入式設備設計，具有高效的推理性能和較小的模型體積。將ONNX模型轉換為TensorFlow Lite格式，可以幫助我們在資源受限的設備上運行復雜的深度學習模型。

2. 轉換步驟

2.1 將ONNX模型轉換為TensorFlow模型

ONNX模型不能直接轉換為TensorFlow Lite格式，必須先轉換為TensorFlow模型。我們可以使用onnx-tensorflow庫或onnx2tf工具來完成這一步。

使用onnx2tf工具

onnx2tf是一個強大的工具，可以將ONNX模型轉換為TensorFlow或TensorFlow Lite格式。以下是使用onnx2tf的基本步驟：

1. 安裝onnx2tf：

   pip install onnx2tf
   

2. 轉換模型：

   onnx2tf -i input_model.onnx -cotof
   

   其中-cotof表示將模型轉換為TensorFlow Lite格式。
   
   

2.2 將TensorFlow模型轉換為TensorFlow Lite格式

轉換完成后，可以使用TensorFlow Lite Converter將TensorFlow模型進一步轉換為TensorFlow Lite格式。

示例代碼

import tensorflow as tf# 加載TensorFlow模型
model = tf.saved_model.load('path/to/tensorflow_model')# 創建TensorFlow Lite Converter
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/tensorflow_model')# 轉換為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 可選：模型量化

為了進一步優化模型性能，可以對TensorFlow Lite模型進行量化。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. 注意事項

• 轉換兼容性：轉換過程中可能會遇到某些ONNX操作不被TensorFlow支持的情況，需要提前檢查模型中的操作是否兼容。
• 動態輸入形狀：如果模型包含動態輸入形狀，可能需要額外處理以確保轉換成功。
• Python版本：onnx2tf推薦使用Python 3.10版本。確保安裝的onnx2tf版本與你的TensorFlow版本兼容。

4. 安裝onnx2tf的推薦步驟

以下是在Python 3.10環境下安裝onnx2tf的推薦步驟：

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

5. 網絡問題與鏡像源

如果在安裝過程中遇到網絡問題，可以嘗試切換到其他國內鏡像源，例如：

• 清華大學：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中國科技大學：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

在命令中指定鏡像源：

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

確保你的網絡可以正常訪問上述鏡像源。如果網絡有問題，可以嘗試更換網絡環境。

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失敗了真服了：

ai-edge-litert沒有window版本，嗚嗚嗚太傷心了，浪費我幾個小時

下面換一種辦法：

使用onnx