本文最初發表在 Towards Data Science 博客，經原作者 Ran Rubin 授權，InfoQ 中文站翻譯並分享。
本文作者分享了他在 PyTorch 到 TensorFlow 之間轉換的經驗，或許可以給我們一些啓發。
簡 介
我最近不得不將深度學習模型（MobileNetV2的變體）從PyTorch轉換爲TensorFlow Lite。這是一個漫長而複雜的旅程。需要跨越很多障礙才能成功。我發現自己從 StackOverflow 帖子和 GitHub 的問題中搜集了一些信息。我的目標是分享我的經驗，以幫助其他像我一樣“迷失”的人。
免責聲明：本文並非關於如何正確進行轉換的指南。我只想分享我的經驗，但我也有可能做錯（尤其是因爲我沒有 TensorFlow 的經驗）。
任 務
將深度學習模型（MobileNetV2 變體）從 PyTorch 轉換爲 TensorFlow Lite，轉換過程應該是這樣的：
PyTorch → ONNX → TensorFlow → TFLite
測 試
爲了測試轉換後的模型，我生成了一組大約 1000 個輸入張量，併爲每個模型計算了 PyTorch 模型的輸出。這個集合後來被用來測試每個轉換後的模型，方法是通過一個平均誤差度量，在整個集合中將它們的輸出與原始輸出進行比較。在相同的輸入下，平均誤差反映了在相同的輸入下，轉換後的模型輸出與原始 PyTorch 模型輸出相比有多大的不同。
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