tflite2onnx使用手册

本手册旨在提供一个详细的指南来帮助您理解和使用tflite2onnx这一开源工具，它能够将TensorFlow Lite模型转换成ONNX格式。以下是核心内容模块：

1. 项目目录结构及介绍

tflite2onnx项目遵循典型的Python项目布局，其主要结构大致如下：

tflite2onnx/
│
├── assets               # 包含构建后的whl包或其他资产文件
├── scripts              # 脚本文件夹，包括用于构建包的build-wheel.sh脚本
├── tflite2onnx          # 主要源代码库，包含了转换逻辑
│   ├── __init__.py      # 初始化模块
│   └── ...              # 其他相关.py文件实现具体功能
├── tests                # 测试目录，存放各种测试案例
├── setup.py             # 安装脚本，用于pip安装
└── README.md            # 项目说明文档

• tflite2onnx 目录下是主要的业务逻辑代码，提供了从TensorFlow Lite到ONNX模型的转换功能。
• scripts 包含辅助脚本，如用于创建可分发包的脚本。
• tests 是单元测试和集成测试的所在位置，确保软件质量。
• setup.py 是Python项目标准的安装文件，使得项目可以通过pip进行安装。

2. 项目的启动文件介绍

对于终端用户来说，无需直接操作项目内部的启动文件，而是通过以下两种方式使用工具：

安装与命令行使用

安装完成后（参见下面的安装部分），您可以直接在命令行中运行转换命令，例如：

tflite2onnx convert /path/to/input.tflite /path/to/output.onnx

但请注意，直接命令行工具的具体实现细节和入口点隐藏在项目的脚本或包装器逻辑中。

Python接口启动

在Python环境中，通过导入tflite2onnx模块并调用相应的函数即可启动转换过程，例如：

import tflite2onnx
tflite_path = '/path/to/tflite/model'
onnx_path = '/path/to/onnx/model'
tflite2onnx.convert(tflite_path, onnx_path)

3. 项目的配置文件介绍

tflite2onnx项目本身并未强调外部配置文件的使用。转换参数和设置主要是通过函数参数直接传递。这意味着用户的配置大多是在调用convert函数时指定的，比如输入输出路径等。对于更复杂的配置需求，如特定的操作处理或模型优化选项，可能会要求用户以代码形式指定或在未来版本中通过环境变量或特定API扩展支持。

总结而言，tflite2onnx设计简洁，侧重于轻量级的模型转换任务，其核心交互通过直接的函数调用和命令行界面完成，而非依赖于传统意义上的配置文件进行复杂的定制化设定。