ONNX文件要怎么转TFlite int8/FP32的

我在用YOLO-fastestv2做一个病虫害图像识别的嵌入式玩意（因为小且快先玩玩看）部署在STM32上，我按照一些别人提供的方法产生了一个ONNX文件

然后我想将其转为TFlite格式文件以用于部署，要求int8或者FP32的，有人可以帮帮我吗，我不是很会PYTHON只看得懂语法但是就是你懂的级别

https://blog.csdn.net/kalahali/article/details/129538442

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  首先，在将ONNX文件转换为TFlite文件之前，你需要安装一些必要的软件包。确保你已经安装了以下软件包： - TensorFlow（版本>=2.0） - ONNX（版本>=1.4） - TFliteConverter

  接下来，你可以根据需要选择将ONNX文件转换为int8或FP32格式的TFlite文件。

  要将ONNX文件转换为int8格式的TFlite文件，可以按照以下步骤进行操作： 1. 加载ONNX模型并将其转换为TensorFlow模型：

  import onnx
  from onnx_tf.backend import prepare
  
  # 加载ONNX模型
  onnx_model = onnx.load('your_model.onnx')
  
  # 将ONNX模型转换为TensorFlow模型
  tf_model = prepare(onnx_model)
  

  1. 将TensorFlow模型转换为TFlite模型：

  # 定义输出文件路径
  tflite_path = 'your_model_int8.tflite'
  
  # 定义转换器
  converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(tf_model.signatures['serving_default'])
  
  # 设置转换器的选项
  converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
  converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
  
  # 执行转换并保存TFlite模型
  tflite_model = converter.convert()
  with open(tflite_path, 'wb') as f:
      f.write(tflite_model)
  

  要将ONNX文件转换为FP32格式的TFlite文件，可以按照以下步骤进行操作： 1. 加载ONNX模型并将其转换为TensorFlow模型（与int8格式相同）。

  1. 将TensorFlow模型转换为TFlite模型：

  # 定义输出文件路径
  tflite_path = 'your_model_fp32.tflite'
  
  # 定义转换器
  converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(tf_model.signatures['serving_default'])
  
  # 设置转换器的选项
  converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
  
  # 执行转换并保存TFlite模型
  tflite_model = converter.convert()
  with open(tflite_path, 'wb') as f:
      f.write(tflite_model)
  

  这样，你就可以得到转换为int8或FP32格式的TFlite模型文件（your_model_int8.tflite或your_model_fp32.tflite）。

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