模型转换 pt→ONNX→ saved_model →TFLite
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当前诸多模型在训练过程中均采用pytorch框架，当将其部署至android平台时，需对模型格式进行转换处理，例如ncnn、tflite等（如Ultra-Fast-Lane-Detection、PFLD网络）。以下将具体阐述如何对基于pytorch架构的Ultra-Fast-Lane-Detection网络实施转换操作。
环境配置
本人所采用的环境配置如下：
PyTorch 1.6.0
TensorFlow-GPU 2.3.1
ONNX 1.8.0
ONNX-TF 1.7.0
代码转换
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import torch
from model.model import parsingNet
from utils.common import merge_config
from torchsummary import summary
cls_num_per_lane = 18
model = parsingNet(pretrained = False, backbone='18',cls_dim = (201,cls_num_per_lane,4),
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