如何为TFLite模型添加后处理？仅有.tflite文件的实现方案

是否可以直接向已导出的.tflite计算图添加后处理？ #

直接编辑已导出的.tflite文件嵌入后处理步骤的可行性极低。因为.tflite是经过转换、算子融合、优化后的轻量化序列化推理产物，本身不保留原始TensorFlow计算图的拓扑元信息、变量关联关系，自r1.9版本官方移除TFLite计算图冻结逻辑后，常规的计算图编辑方法已经无法直接作用于.tflite文件。

仅持有.tflite文件时的可用替代方案 #

• 反序列化后手动插入算子
  可以通过FlatBuffers工具或者tflite-support库将.tflite文件反序列化为可编辑的算子拓扑结构，手动实现后处理逻辑对应的算子节点（比如检测场景常用的NMS、坐标映射、类别过滤等），调整节点的输入输出张量连接关系后重新序列化为.tflite文件。该方法需要注意插入的算子必须是TFLite内置支持的类型，或者你已经提前完成了自定义算子的注册适配。
• 推理侧逻辑封装
  不需要修改原生.tflite文件本身，在推理代码中将后处理逻辑和TFLite推理流程绑定：先调用Interpreter接口运行原始模型得到输出张量，再直接在推理代码层执行后处理逻辑，将原始输出转换为可用结果。如果需要将后处理和模型打包分发，可以使用TFLite的ModelBuilder API将原始模型和后处理算子拼接为新的整体模型导出。
• 基于训练链路重新导出
  如果可以拿到对应模型的训练代码和权重checkpoint，最稳妥的方案是在训练侧的计算图中提前嵌入后处理逻辑，再走标准的TFLite转换流程导出包含前向推理+后处理的完整.tflite文件，该方案兼容性最好，不会出现算子适配问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kev1n91