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# 将 ONNX 模型导出为 LiteRT

> 使用 ONNX → TensorFlow → LiteRT 转换路径，将 ONNX 模型转换为 LiteRT 格式，以便部署到 Qualcomm Dragonwing IoT 平台。

您可以将 ONNX 模型转换为 LiteRT 格式，并针对端侧推理进行优化。将 ONNX 模型转换为 LiteRT 分为两个步骤：

**ONNX → TensorFlow（SavedModel）→ LiteRT**

## 将 ONNX 模型转换为 TensorFlow

使用 `onnx-tf` 模块将 ONNX 模型转换为 TensorFlow SavedModel。这是常用且稳定的方法。

1. 安装所需依赖项：

   ```shell theme={null}
   pip install onnx onnx-tf tensorflow
   ```

2. 将 ONNX 模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式：

   ```shell theme={null}
   onnx_model_path=my_model.onnx
   tf_model_path=tf_model
   onnx-tf convert -i ${onnx_model_path} -o ${tf_model_path}
   ```

## 将 TensorFlow 转换为 LiteRT

将 TensorFlow SavedModel 转换为 LiteRT 格式：

```python theme={null}
import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("tf_model")
tflite_model = converter.convert()

with open("model.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)
```

## 量化模型

要对转换后的 LiteRT 模型进行量化以提升在 NPU 上的性能，请参见[使用全整数量化对模型进行量化](../topic/export-tf-model-litert#full-integer-quantization)。