TensorFlow Lite工具，实现量化、优化及转换功能

最新推荐文章于 2025-03-05 23:48:13 发布

horryben

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文章标签：人工智能 python linux

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41878154/article/details/141156299

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实际流程：Pytorch -> onnx ->TensorFLow ->tensorflow lite

基于bert-base-uncased模型中的onnx内容

创建并激活环境

conda create --prefix=path/to/you/env python=3.8

conda activate path/to/you/env

安装所需python库内容：

pip install onnx==1.10.2

pip install onnx-tf==1.10.0

pip install tensorflow==2.11.0

创建转换所需python文件：vim onnx2tf.py

vim onnx2tf.py文件内容：

from onnx_tf.backend import prepare
import onnx
import tensorflow as tf
if __name__ == '__main__':
    onnx_model = onnx.load("models/model.onnx")  # load onnx model\
    # onnx.checker.check_model(onnx_model)
    tf_rep = prepare(onnx_model)  # prepare tf repr