model.onnx训练文件转换成converted_model.tflite

要将ONNX训练模型转换为TFLite模型，您可以使用TensorFlow Lite Converter。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载ONNX模型
onnx_model_path = "model.onnx"
onnx_model = tf.keras.models.load_model(onnx_model_path)

# 定义TFLite转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(onnx_model)

# 设置转换选项，如优化器类型和目标硬件平台
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]

# 执行转换
tflite_model = converter.convert()

# 保存TFLite模型
tflite_model_path = "converted_model.tflite"
with open(tflite_model_path, 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

请注意，这只是一个简单的示例，具体的转换选项和代码可能因模型和硬件平台而异。您可以根据自己的需要调整代码。

相关问题

2023-05-24 00:49:01.568880: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\scipy\__init__.py:173: UserWarning: A NumPy version >=1.19.5 and <1.27.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.19.3) warnings.warn(f"A NumPy version >={np_minversion} and <{np_maxversion}" Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\jjjjjj.py", line 2, in <module> converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx('best.onnx') AttributeError: type object 'TFLiteConverterV2' has no attribute 'from_onnx'

根据报错信息，您使用的是 TensorFlow 2.x 版本，但是 `TFLiteConverterV2` 类并没有 `from_onnx` 方法。可能是因为该方法是在 TensorFlow 1.x 版本中添加的，而在 TensorFlow 2.x 版本中已被移除。您可以尝试使用 `TFLiteConverter` 类来转换 ONNX 模型。例如：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

其中 `from_saved_model()` 方法用于从 TensorFlow SavedModel 格式加载模型，你也可以使用 `from_keras_model()` 方法从 Keras 模型加载模型。

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。