如何将.onx转换为tflite？

在将 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型转换为 TensorFlow Lite（TFLite）模型的过程中，主要涉及几个关键步骤。首先，需要明确的是，没有直接将 ONNX 转换为 TFLite 的工具或方法，因此通常需要通过中间格式，如 TensorFlow 的 SavedModel，来进行转换。下面是转换过程的详细步骤：

第一步：安装必要的库

在开始转换之前，需要确保安装了所有必要的库，包括 onnx，tensorflow，tf2onnx 以及 tensorflow-lite。这些可以通过 pip 来安装：

bash
pip install onnx tensorflow tf2onnx
pip install --extra-index-url https://google-coral.github.io/py-repo/ tflite_runtime

第二步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型

使用 tf2onnx 工具可以将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 的 SavedModel 或 GraphDef 格式。命令如下：

bash
python -m tf2onnx.convert --opset 11 --input model.onnx --output model.pb --inputs INPUTS --outputs OUTPUTS

这里的 --inputs 和 --outputs 需要根据实际模型的输入输出层的名称进行替换。转换后会得到 TensorFlow 的模型文件。

第三步：从 TensorFlow 转换为 TensorFlow Lite

一旦有了 TensorFlow 的模型，接下来就是使用 TensorFlow Lite Converter 将其转换为 TFLite 格式。示例代码如下：

python
import tensorflow as tf

# 载入模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("saved_model_path")
# 设置转换参数，例如量化
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()

# 保存转换后的模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

最后：测试 TFLite 模型

转换结束后，建议在目标设备或环境中测试 TFLite 模型的性能和正确性。可以使用 TensorFlow Lite Interpreter 来加载和运行 TFLite 模型，确保一切按预期工作。

python
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载 TFLite 模型并分配张量（tensor）
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 测试模型
input_shape = input_details[0]['shape']
inputs = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], inputs)
interpreter.invoke()
output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output)

总结

通过上述步骤，我们可以将 ONNX 模型转换为 TensorFlow Lite 模型，以便在边缘设备上进行高效的推理。这个过程需要注意模型的兼容性以及转换时可能出现的问题，例如操作不支持或性能优化问题。