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 onnx

model = 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 onnx

model = 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。

2. TFLite转回TensorFlow

在某些场景下，可能需要将TFLite模型转换回TensorFlow格式，以便进行进一步的模型优化或部署。可以借助一些第三方工具或库来完成这一转换过程。

三、模型处理结果对比

1. Transformer模型

处理前：模型体积较大，运行效率相对较低，且存在一定的内存占用问题。
处理后：模型体积显著减小，运行效率得到提升，内存占用明显减少。但在某些场景下，模型的精度可能会受到一定程度的影响，需要根据具体应用场景进行权衡。

2. MLP模型

处理前：模型结构相对简单，但在大规模数据集上的运行效率仍有提升空间。
处理后：模型的运行效率显著提高，且转换后的模型与原始模型在预测结果上基本保持一致，验证了转换过程的正确性和可靠性。
INT8量化后：模型体积进一步减小，运行效率得到进一步提升。但由于量化操作引入了一定程度的精度损失，模型的预测结果与原始模型存在一定差异，需要根据实际应用场景进行优化和调整。

四、相关工具与资源

onnx2keras：用于将ONNX模型转换为Keras模型。
修改ONNX模型中间节点命名：提供了一种修改ONNX模型中间节点命名的方法，包括输入、输出重命名。
ONNX开始：介绍了ONNX模型的基本操作，如提取子模型、修改输入输出名称、修改输入输出维度等。
Rename a node in an ONNX model：提供了重命名ONNX模型中节点的方法。
ONNX模型如何增加或者去除里面node：介绍了如何在ONNX模型中增加或去除节点。
Onnx quantize：提供了ONNX模型量化相关的工具和方法。
onnx模型图优化/模型修改: 汇总了onnx模型图优化/模型修改的方法
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