模型转换与压缩工具平台汇总：TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch 等

以下是一些常用的模型转换、模型压缩的工具或平台：

1. TensorFlow Lite：谷歌开发的用于移动设备和嵌入式设备的深度学习框架，可以将 TensorFlow 模型转换为可在移动设备上运行的模型。

2. ONNX：由微软和 Facebook 共同开发的神经网络模型格式，可以将各种深度学习框架中的模型转换为 ONNX 格式，从而实现模型的跨平台部署。

3. PyTorch：Facebook 开发的深度学习框架，支持模型转换和模型压缩。

4. Caffe2：Facebook 开发的深度学习框架，支持模型转换和模型压缩。

5. Keras：一个高级深度学习框架，支持模型转换和模型压缩。

6. TensorRT：由 NVIDIA 开发的推理引擎，可以将 TensorFlow 和 ONNX 等框架中的模型转换为可在 NVIDIA GPU 上运行的模型，从而提高推理速度。

7. TFLite Micro：谷歌开发的用于微控制器的深度学习框架，可以将 TensorFlow 模型转换为可在微控制器上运行的模型。

8. TVM：由 AWS 和 Apache 开源社区共同开发的深度学习编译器和优化器，可以将各种深度学习框架中的模型编译为可在各种硬件上运行的代码。