模型转换是将机器学习模型从一个格式或框架转换到另一个格式或框架的过程。这个过程对于模型的部署和迁移至关重要。

常见模型转换场景

  • 从TensorFlow转换为ONNX：TensorFlow模型可以转换为ONNX格式，以便在其他框架中使用。
  • 从PyTorch转换为ONNX：PyTorch模型同样可以转换为ONNX格式，以实现跨框架的兼容性。
  • 从ONNX转换为TensorFlow Lite：将ONNX模型转换为TensorFlow Lite格式，以便在移动设备上部署。

转换步骤

  1. 准备模型：确保你的模型已经训练完成，并且模型的结构是可导的。
  2. 选择转换工具：根据你的需求选择合适的转换工具，如TensorFlow的tf2onnx、PyTorch的torch.onnx等。
  3. 执行转换：使用所选工具将模型转换为指定格式。

示例

假设我们有一个TensorFlow模型，想要将其转换为ONNX格式：

import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_my_model')

# 转换模型
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras_model(model, 'model_name', input_signature=[tf.TensorSpec([None, 28, 28, 1], tf.float32)])

# 保存ONNX模型
tf2onnx.save_zipped_model(onnx_model, 'path_to_save_model', 'model_name')

扩展阅读

更多关于模型转换的信息，可以参考本站模型转换教程。

模型转换示例