model.onnx训练文件转换成converted_model.tflite
时间: 2024-05-08 20:20:31 浏览: 29
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:
```python
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
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。
将save model转换为TFLITE模型的完整代码
下面是一个将已经保存的 TensorFlow 模型 (SavedModel) 转换为 TFLite 模型的完整代码:
```python
import tensorflow as tf
# 加载已经保存的模型
loaded_model = tf.saved_model.load("path/to/saved/model")
# 初始化 TFLite 转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("path/to/saved/model")
# 设置输入/输出张量的数据类型和形状
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
input_shape = [1, 224, 224, 3]
converter.inference_input_type = tf.float16
converter.inference_output_type = tf.float16
converter.inference_input_format = tf.lite.constants.TFITE_FORMAT_TENSORFLOW_GRAPHDEF
converter.inference_output_format = tf.lite.constants.TFITE_FORMAT_TENSORFLOW_GRAPHDEF
# 执行转换并保存 TFLite 模型
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `tf.saved_model.load` 函数来加载已经保存的 TensorFlow 模型,然后使用 `tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model` 函数初始化 TFLite 转换器。接下来,我们设置了输入/输出张量的数据类型和形状,并执行了转换并保存 TFLite 模型的操作。
需要注意的是,上述代码中的 `path/to/saved/model` 应该替换为你自己的已保存模型的路径。另外,转换器的设置参数可以根据你的需求进行调整。
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