tflite转onnx
时间: 2023-09-21 22:04:01 浏览: 67
可以使用TensorFlow官方提供的tflite2onnx工具将tflite模型转换为ONNX格式。具体步骤如下:
1. 安装tflite2onnx工具:在命令行中输入`pip install tflite2onnx`。
2. 转换tflite模型:在命令行中输入`tflite2onnx --tflite_model input_model.tflite --output_model output_model.onnx`,其中`input_model.tflite`为待转换的tflite模型路径,`output_model.onnx`为转换后的ONNX模型路径。
注意,转换时需要确保待转换的tflite模型与使用的TensorFlow版本兼容,否则可能会出现转换失败或转换后的模型无法使用的情况。
相关问题
model.onnx转换成model.tflite文件
要将ONNX模型转换为TFLite模型,可以使用TensorFlow官方提供的onnx-tf库和TFLiteConverter。
首先,需要在Python环境中安装onnx-tf库和TensorFlow,可以使用以下命令安装:
```
pip install onnx-tf tensorflow
```
接下来,可以使用onnx-tf库将ONNX模型加载到TensorFlow中:
```python
import onnx
import onnx_tf
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
tf_model = onnx_tf.backend.prepare(onnx_model)
```
然后,可以使用TFLiteConverter将TensorFlow模型转换为TFLite模型:
```python
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(tf_model.session)
tflite_model = converter.convert()
open('model.tflite', 'wb').write(tflite_model)
```
这将生成一个名为“model.tflite”的文件,它就是转换后的TFLite模型。
将pt转换为tflite
将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow Lite 模型需要执行以下步骤:
1. 将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。可以使用 PyTorch 官方提供的 onnx 包实现此操作。
2. 使用 TensorFlow 官方提供的 tf-onnx 工具将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型。
3. 通过 TensorFlow Lite 转换器将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。
这里提供一份简单的代码示例,假设我们已经有一个 PyTorch 模型 saved_model.pt,需要将其转换为 TensorFlow Lite 模型 saved_model.tflite:
```python
import torch
import onnx
import tensorflow as tf
from tf2onnx.convert import from_onnx_model
# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load('saved_model.pt')
# 将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx_model_path = 'saved_model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)
# 使用 tf-onnx 工具将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型
tf_model_path = 'saved_model.pb'
onnx_model = onnx.load(onnx_model_path)
tf_graph = from_onnx_model(onnx_model)
tf.io.write_graph(tf_graph, '.', tf_model_path, as_text=False)
# 使用 TensorFlow Lite 转换器将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(tf_model_path)
tflite_model = converter.convert()
with open('saved_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
```
需要注意的是,由于 PyTorch 和 TensorFlow 的计算图模型不同,模型转换过程可能会存在一些精度损失和性能下降。因此,在使用转换后的 TensorFlow Lite 模型时,需要进行充分的测试和验证。