onnx_convert 转onnx模型为tflite int8
时间: 2024-12-26 09:19:35 浏览: 126
`onnx_convert` 是一个工具，通常用于将 ONNX (Open Neural Network Exchange) 模型转换为其他格式，如 TensorFlow Lite (TFLite) 和 INT8 量化。INT8 是一种量化精度级别，代表使用8位整数数据类型表示神经网络权重和激活值，这可以减少模型的内存占用并提高运行速度，尤其是在设备资源有限的嵌入式设备上。
转换过程一般包括以下几个步骤：
1. **安装依赖**：确保你有支持ONNX转换的库，比如 `tensorflow-model-optimization` 或者 `onnxmltools` 等。
2. **加载ONNX模型**：首先需要将训练好的ONNX模型读取进来。
```shell
python -m tf2onnx.convert --input_model input.onnx --output_model output.tflite
```
3. **量化转换**：使用特定工具进行INT8量化，例如 TFLite 的 `tf.lite.TFLiteConverter` 对象。
```python
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_toco_model('output.tflite')
# 设置量化选项
def representative_dataset():
# 生成一组代表输入数据范围的数据集
pass
converter.representative_dataset = representative_dataset
# 进行量化转换
int8_model = converter.convert_to_integer_quantized()
```
4. **保存为TFLite文件**：最后将量化后的TFLite模型保存到磁盘。
```shell
int8_model.write_to_file('int8_model.tflite')
```
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