PINTO0309/onnx2tf

解決的問題

onnx2tf 是一個旨在將 AI 模型從 ONNX 格式轉換為各種其他框架的轉換工具。它主要透過將 ONNX 檔案轉換為 LiteRT（原 TFLite）和 TensorFlow 來解決在行動或邊緣裝置上部署模型的問題，同時也提供了將模型轉換為原生 PyTorch 程式碼、TorchScript 和其他 PyTorch 相容格式的路徑。

運作方式

此工具提供兩條主要的轉換執行路徑：

1. flatbuffer_direct（預設）： 一條繞過傳統 TensorFlow 轉換過程的高速路徑。它執行 ONNX 圖預處理並直接降低到 ModelIR，然後直接匯出為 FlatBuffer（TFLite）檔案。這條路徑可能比傳統路徑快得多（最高可達 100 倍）。
2. tf_converter（傳統）： 使用標準 TensorFlow Lite Converter 的相容性路徑。

除了 TFLite，此工具還可以產生原生 PyTorch nn.Module 套件，包括 state_dict 檔案和 Exported Programs，允許模型在 PyTorch 中以 eager 推論模式執行。

適用對象

它面向需要在不同深度學習框架之間移植模型的 ML 工程師和開發人員，特別是從 ONNX 轉換到 TensorFlow/LiteRT 或 PyTorch，以確保與特定硬體加速器或部署目標的相容性。

亮點

• 多框架支援： 將 ONNX 轉換為 LiteRT/TFLite、TensorFlow 和原生 PyTorch 程式碼。
• 高效能： flatbuffer_direct 後端比傳統轉換方法提供巨大的加速。
• 全面的運算子支援： 為 tf_converter 路徑支援大量 ONNX 運算子。
• 準確性驗證： 可以產生準確性報告，將轉換後模型的輸出與原始 ONNX 模型進行比較。
• 雙向轉換： 支援從 LiteRT 直接轉換回 PyTorch。