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：

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。