TensorFlow模型转换与优化：流程解析

在深度学习模型部署的实际场景中，我们常常需要对模型进行跨框架的转换与优化。本文将详细介绍两种将TensorFlow模型转换为ONNX格式、进行量化操作并最终转回TensorFlow的方法。通过这些方法，我们可以在保证模型性能的同时，显著减少模型的体积和内存占用，提高模型的运行效率。

一、路径1：TensorFlow→ONNX→量化→重命名→TensorFlow

1. 模型转换与图优化

首先，利用tf2onnx工具将TensorFlow模型转换为ONNX格式，指定opset版本为12。接着，使用onnx-simplifier对ONNX图进行优化，去除冗余节点，简化计算图结构。这一步骤能够有效提升模型的运行效率，减少不必要的计算开销。

2. ONNX量化

引入Onnx quant_dyamic对优化后的ONNX模型进行量化操作。量化可以将模型中的权重和激活值从浮点数表示转换为整数表示（如INT8），从而显著减少模型的体积和内存占用。具体实现代码如下：

import onnxmodel = onnx.load('mlp_rank/model_quant.onnx')# 获取模型输入、输出及节点名称input_fnames = [c.name for c in model.graph.input]output_fnames = [c.name for c in model.graph.output]nodes_fnames = []for node in model.graph.node:    nodes_fnames.extend(node.input)    nodes_fnames.extend(node.output)for node in model.graph.initializer:    nodes_fnames.append(node.name)for node in model.graph.value_info:    nodes_fnames.append(node.name)nodes_fnames = list(set(nodes_fnames))nodes_fnames = [c for c in nodes_fnames if c not in input_fnames and c not in output_fnames]# 对节点进行重命名node_rename_fnames = [f'node_func_op_{idx}:0' for idx,c in enumerate(nodes_fnames)]node_dict = dict([(k,v) for k,v in zip(nodes_fnames, node_rename_fnames)])for node in model.graph.node:    ori_input = [c for c in node.input]    replace_input = [node_dict.get(c,c) for c in ori_input]    for c in ori_input:        node.input.remove(c)    for c in replace_input:        node.input.append(c)    ori_output = [c for c in node.output]    replace_output = [node_dict.get(c,c) for c in ori_output]    for c in ori_output:        node.output.remove(c)    for c in replace_output:        node.output.append(c)for node in model.graph.initializer:    node.name = node_dict.get(node.name, node.name)for node in model.graph.value_info:    node.name = node_dict.get(node.name,node.name)onnx.save(model, 'mlp_rank/model_optimized_rename.onnx')

3. 节点重命名

为了避免ONNX模型中的节点名称与TensorFlow模型中的节点名称出现冲突或重复，对ONNX模型中的节点进行重命名操作。这一步骤是模型转换过程中的关键环节，确保模型在跨框架转换时的正确性。

import onnxmodel = onnx.load('mlp_rank/model_quant.onnx')for node in model.graph.node:    node.name = node.name.replace(':','_')onnx.save(model, 'mlp_rank/model_optimized_rename.onnx')

4. ONNX转TensorFlow

最后，利用onnx-tf工具将量化并重命名后的ONNX模型转换回TensorFlow格式。虽然onnx-tf的转换速度相对较慢，但它提供了较为可靠的转换结果。

二、路径2：TensorFlow量化→TFLite→TensorFlow

1. TensorFlow量化为TFLite

直接在TensorFlow框架内对模型进行量化操作，将其转换为TensorFlow Lite（TFLite）格式。TFLite是TensorFlow的轻量级版本，专为移动设备和嵌入式设备设计，具有体积小、运行效率高的特点。通过量化操作，可以将模型的权重和激活值转换为8位整数表示，从而实现模型的压缩和加速。