import onnx from onnx_tf.backend import prepare filename = 'best.onnx' target_file_path = './images' # load onnx model onnx_model = onnx.load(filename) tf_rep = prepare(onnx_model) # save tf model to the path tf_rep.export_graph(target_file_path)在这段代码以后将tensorflow模型转换为teflite

可以使用 TensorFlow Lite 转换器将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 载入 SavedModel 模型
saved_model_dir = 'path/to/saved_model'
model = tf.saved_model.load(saved_model_dir)

# 转换 SavedModel 模型为 TensorFlow Lite 模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()

# 保存 TensorFlow Lite 模型到文件中
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

其中，`saved_model_dir` 是已经训练好的 TensorFlow 模型的路径。通过载入模型并使用 `tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()` 转换器函数，可以将 SavedModel 转换为 TensorFlow Lite 模型。最后，使用 Python 的文件操作，将 TensorFlow Lite 模型保存到文件中。