欢迎使用 AI Toolkit 的模型转换教程！本教程将指导您如何将不同格式的模型转换为 AI Toolkit 支持的格式，以便在 AI Toolkit 平台上进行训练和部署。
模型转换步骤
选择模型格式：首先，您需要确定您想要转换的模型格式。常见的模型格式包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等。
准备转换工具：根据您选择的模型格式，下载并安装相应的转换工具。例如，如果您使用 TensorFlow 模型，可以安装 TensorFlow Model Garden。
编写转换脚本：使用转换工具提供的 API 或命令行工具，编写转换脚本。以下是一个使用 TensorFlow Model Garden 转换 TensorFlow 模型的示例脚本：
import tensorflow_model_garden as model_garden # 加载模型 model = model_garden.load_model('path/to/your/model') # 转换模型 converted_model = model_garden.convert_model(model, target_format='ONNX') # 保存转换后的模型 converted_model.save('path/to/save/converted_model.onnx')验证转换结果：使用转换工具提供的验证工具，验证转换后的模型是否正确。
部署模型：将转换后的模型部署到 AI Toolkit 平台上，进行训练或推理。
扩展阅读
如果您需要更详细的教程，请访问我们的 模型转换详细教程。