Pytorch转tflite方式

1. 简介

PyTorch是深度学习的流行框架之一，支持动态计算图，同时TFLite是移动端流行的深度学习框架，那么如果在PyTorch中训练好模型后，如何将其转换为TFLite模型呢？

2. 安装依赖

在对PyTorch模型进行转换之前，我们需要进行一些依赖的安装。首先，需要安装PyTorch和TFLite，可以使用pip来安装。其次，我们还需要安装一些其他的依赖，如onnx、onnx-tf等。可以使用以下命令来完成依赖的安装：

pip install torch
pip install tensorflow==2.3.0
pip install onnx
pip install onnx-tf

3. PyTorch模型转ONNX格式

3.1 导出PyTorch模型

在将PyTorch模型转换为TFLite格式之前，首先需要将其转换为ONNX格式。为了将PyTorch模型转换为ONNX格式，我们需要使用torch.onnx.export()函数。这个函数接受以下参数：

model: PyTorch模型

args: 模型的输入参数

f: 输出的ONNX文件名

export_params: 是否输出模型参数，默认为True

opset_version: ONNX的版本，默认为9

do_constant_folding: 是否进行常量折叠，默认为True

input_names: 模型的输入变量名

output_names: 模型的输出变量名

dynamic_axes: 动态维度

下面是将PyTorch模型导出为ONNX格式的代码：

import torch
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 导出ONNX模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, export_params=True)

3.2 将ONNX模型转换为TFLite格式

接下来，我们需要将导出的ONNX格式模型转换为TFLite格式，为了将ONNX模型转换为TFLite模型，我们需要使用tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE优化方案。这将减少TFLite模型的大小，从而使它更适合在移动设备上使用。

将ONNX模型转换为TFLite模型的代码如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow import lite
converter = lite.TFLiteConverter.from_onnx_model(onnx_model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]
tflite_model = converter.convert()
open("resnet18.tflite", "wb").write(tflite_model)

4. 总结

通过本文，我们了解了如何将PyTorch模型转换为TFLite模型。首先我们需要安装相应的依赖，然后将PyTorch模型导出为ONNX格式，最后将ONNX模型转换为TFLite模型。这是将深度学习模型部署到移动设备中的一个非常重要的步骤。