在C#中，您可以使用ML.NET和ONNX Runtime庫來轉換ONNX模型。以下是一個簡單的示例，說明如何使用這些庫將ONNX模型轉換為TensorFlow Lite模型：

1. 首先，確保已安裝以下NuGet包：

   • Microsoft.ML
   • Microsoft.ML.OnnxRuntime
   • Microsoft.ML.TensorFlowLite

2. 創建一個C#控制臺應用程序，并添加以下代碼：

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.TensorFlowLite;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 1. 加載ONNX模型
        var mlContext = new MLContext();
        var onnxModelPath = "path/to/your/onnx/model.onnx";
        var onnxModel = mlContext.Model.Load(onnxModelPath);

        // 2. 創建ONNX Runtime會話
        var sessionOptions = new SessionOptions();
        using (var session = new InferenceSession(sessionOptions, onnxModel))
        {
            // 3. 準備輸入數據
            var inputName = session.InputNames[0];
            var inputData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable<float>(new float[]
            {
                // 用實際輸入數據替換這里
            });

            // 4. 執行推理
            var outputName = session.OutputNames[0];
            var outputs = session.Run(new[] { new ValueTensor<float>(inputData) }, new[] { outputName });

            // 5. 將輸出數據轉換為TensorFlow Lite模型
            var tfliteModelPath = "path/to/your/output/tflite/model.tflite";
            var converter = new ModelConverter();
            converter.Convert(onnxModel, session.SessionOptions, "TensorFlowLite", tfliteModelPath);
        }

        Console.WriteLine("ONNX model converted to TensorFlow Lite model successfully.");
    }
}

3. 將onnxModelPath變量設置為您的ONNX模型文件的路徑，將tfliteModelPath變量設置為要保存的TensorFlow Lite模型的路徑。

4. 用實際輸入數據替換inputData數組。

5. 運行程序，它將加載ONNX模型，使用ONNX Runtime執行推理，并將結果轉換為TensorFlow Lite模型。

請注意，這個示例僅適用于單個輸入和輸出的簡單模型。對于更復雜的模型，您可能需要根據實際情況調整代碼。