tflite转onnx

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

TensorFlow 官方提供了一个 ONNX 转 TensorFlow tflite 工具，包括两个步骤： 第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具进行转换。该工具可以直接从 ONNX 模型生成 TensorFlow 模型，示例命令如下： 复制 python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.tflite model.onnx 其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.tflite 是输出的 TensorFlow 模型路径。 第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具进行转换，示例命令如下： 复制 tflite_convert --output_file=model.tflite --saved_model_dir=./saved_model 其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。 注意：在第二步中，需要先将 TensorFlow 模型保存为 saved_model 格式，再使用 tflite_convert 进行转换。 以上是具体怎么操作的给出一个例子

好的，以下是一个具体的 ONNX 转 TensorFlow tflite 的例子：

假设我们已经有一个 ONNX 模型文件 model.onnx，我们需要将它转换为 TensorFlow tflite 模型。

第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具，执行以下命令将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型：

python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.pb model.onnx

其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.pb 是输出的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 TensorFlow 模型文件 model.pb，我们需要将它转换为 saved_model 格式。

第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具，执行以下命令将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/

其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 tflite 模型文件 model.tflite，即为最终转换后的模型。

onnx 转tflite

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，用于表示深度学习模型。它允许AI研究人员和开发人员更容易地在不同框架之间迁移模型，例如从PyTorch或TensorFlow转换到其他框架。TFLite（TensorFlow Lite）是谷歌开发的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。

将ONNX模型转换为TFLite格式主要涉及将模型导出为一个标准格式，然后使用转换工具将其转换为TFLite模型。这个过程通常包括以下步骤：

1. 首先，确保你的ONNX模型是有效的，并且能够正确地表示你想要转换的网络结构。
2. 使用适当的工具，比如ONNX转换器，将ONNX模型转换为TensorFlow模型。这是因为TFLite目前不直接支持从ONNX格式导入模型，需要先转到TensorFlow模型作为中间步骤。
3. 然后，使用TensorFlow Lite转换器将TensorFlow模型转换为TFLite格式。转换过程中，可能需要进行模型优化以适应移动设备的资源限制。

请注意，在转换过程中，有些ONNX操作可能没有直接等价的TFLite操作，或者在TFLite中不支持。在这种情况下，可能需要对模型进行手动调整或修改以实现等效功能。