onnx转换为tflite

要将ONNX模型转换为TFLite模型，可以使用TensorFlow Lite转换器（TFLite Converter）。以下是转换过程的基本步骤：

1. 安装TensorFlow和TensorFlow Lite

在开始转换之前，需要先安装TensorFlow和TensorFlow Lite。可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-lite

2. 下载ONNX模型

从ONNX模型库中下载ONNX模型。例如，可以从以下链接下载ResNet50 ONNX模型：

https://github.com/onnx/models/tree/master/vision/classification/resnet/model

将模型文件保存在本地文件夹中。

3. 转换ONNX模型为TFLite模型

使用TFLite转换器将ONNX模型转换为TFLite模型。以下是转换命令的示例：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx('path/to/onnx/model.onnx')
tflite_model = converter.convert()

with open('converted_model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

在这个例子中，`from_onnx()`方法将ONNX模型加载到转换器中，并生成TFLite模型。最后，将TFLite模型保存到本地文件夹中。

4. 验证TFLite模型

使用TensorFlow Lite Interpreter验证生成的TFLite模型。以下是验证代码的示例：

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='path/to/converted_model.tflite')
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量的索引
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

# 加载测试数据
input_data = ...

# 运行推理
interpreter.set_tensor(input_index, input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_index)

print(output_data)

在这个例子中，`Interpreter()`方法加载TFLite模型并分配张量。然后，通过`get_input_details()`和`get_output_details()`方法获取输入和输出张量的索引。最后，通过`set_tensor()`方法设置输入数据，调用`invoke()`方法运行推理，通过`get_tensor()`方法获取输出数据并打印输出结果。