答案：使用百度AI平台转换模型需依次完成准备模型文件、选择目标设备类型、配置转换参数、执行转换及验证结果。首先导出并上传完整模型至工作目录，明确输入输出节点；接着根据部署场景选择设备类型以匹配优化策略；然后设置输入输出格式、启用图优化与量化等参数；随后启动转换任务并下载生成的模型包；最后通过测试数据比对输出结果，确保误差在阈值内，完成全流程操作。
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如果您在使用百度AI平台时需要将训练好的模型转换为适用于不同环境或设备的格式，但不清楚具体操作流程，则可能是由于对工具的功能和步骤不熟悉。以下是完成模型转换的关键步骤：
一、准备模型文件
在进行转换前，必须确保原始模型文件完整且格式正确。百度AI模型转换工具支持多种主流框架的模型输入，如PaddlePaddle、TensorFlow、ONNX等。检查并确认模型保存路径及依赖项无误，是保证后续转换成功的基础。
1、登录百度AI Studio平台，进入“我的模型”页面，找到待转换的模型项目。
2、导出训练完成的模型文件，确保包含网络结构与权重参数。
3、将模型文件压缩为ZIP格式，并上传至指定工作目录。
确保模型输入输出节点名称明确标注，便于后续配置。
二、选择目标设备类型
根据部署场景的不同，需选择对应的目标设备架构。百度AI模型转换工具提供移动端（Android/iOS）、嵌入式设备（如树莓派）、服务器端等多种选项。不同的设备类型会影响量化方式与算子支持范围。
1、在模型转换界面点击“新建转换任务”。
2、从下拉菜单中选择目标设备类型，例如“手机ARM”或“云端GPU”。
3、系统会自动匹配该设备推荐的运行时环境与优化策略。
若目标为低功耗设备，建议启用INT8量化以提升推理速度。
三、配置转换参数
此步骤用于定义模型转换过程中的关键选项，包括输入输出数据格式、是否启用图优化、是否进行权重量化等。合理设置这些参数可以显著影响最终模型的性能与精度。
1、设定输入张量的形状与数据类型，常见为float32或uint8。
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2、勾选“开启图融合优化”以减少冗余计算节点。
3、选择“生成调试信息”可在转换失败时辅助定位问题。
对于实时性要求高的应用，务必开启算子融合与内存复用。
四、执行模型转换
当所有前置条件满足后，即可启动转换流程。工具会在后台调用相应的编译器将原始模型翻译为目标格式，并生成配套的SDK接口文件。
1、点击“开始转换”按钮，系统提示任务已提交。
2、在任务列表中查看进度条，通常耗时1-5分钟，取决于模型复杂度。
3、转换完成后，下载生成的模型包，包含.bin权重文件与.json配置文件。
转换成功后请核对输出日志，确认无警告或错误信息。
五、验证转换结果
为确保转换后的模型功能正常，必须在目标环境中进行推理测试。百度提供模拟器供用户在本地快速验证基本功能。
1、打开模型验证工具，加载已转换的模型文件。
2、输入一组测试数据（可使用原训练集中的样本）。
3、比对转换前后模型的输出结果，误差应控制在允许阈值内（如相对误差
若发现输出偏差过大，建议关闭量化重新转换并检查输入节点绑定。
