欢迎来到模型转换指南！无论你是想将PyTorch模型转为TensorFlow格式，还是需要将模型部署到移动端，正确的转换方法能显著提升性能和兼容性。以下是关键步骤：

1. 选择转换工具

  • PyTorch → ONNX
    使用 torch.onnx.export 导出模型，确保输入输出定义清晰
    PyTorch_Export
  • TensorFlow → SavedModel
    通过 tf.saved_model.save 保存模型，支持跨平台部署
    TensorFlow_Save
  • ONNX → TensorRT
    利用ONNX Runtime进行优化，提升推理速度
    ONNX_Runtime

2. 转换流程示例

# PyTorch转ONNX示例
python export.py --input_model torch_model.pth --output onnx_model.onnx

⚠️ 注意：转换前务必验证模型输入输出维度匹配

3. 验证转换结果

  • 使用工具验证模型结构一致性
  • 测试转换后的模型精度与原始模型差异
  • 检查导出文件的大小和格式规范

4. 部署优化

转换后建议进一步：
✅ 量化模型减小体积
✅ 使用TensorRT等引擎加速推理
✅ 配置模型服务接口

如需了解不同框架间的转换细节，可参考模型优化进阶教程获取更多技术解析 🔍

Model_Conversion_Flow