开源软件名称:X2Paddle
开源软件地址:https://gitee.com/paddlepaddle/X2Paddle
开源软件介绍:
X2Paddle X2Paddle支持将其余深度学习框架训练得到的模型,转换至PaddlePaddle模型。 X2Paddle is a toolkit for converting trained model to PaddlePaddle from other deep learning frameworks.
转换模型库X2Paddle在多个主流的CV模型上,测试过TensorFlow/Caffe/ONNX/PyTorch模型的转换,可以在X2Paddle-Model-Zoo查看我们的模型测试列表,可以在OP-LIST中查看目前X2Paddle支持的OP列表。如果你在新的模型上进行了测试转换,也欢迎继续补充该列表;如若无法转换,可通过ISSUE反馈给我们,我们会尽快跟进。 环境依赖- python >= 3.5
- paddlepaddle >= 2.0.0
按需安装以下依赖 - tensorflow : tensorflow == 1.14.0
- caffe : 无
- onnx : onnx >= 1.6.0
- pytorch:torch >=1.5.0 (script方式暂不支持1.7.0)
安装安装方式一(推荐)git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.gitcd X2Paddlegit checkout developpython setup.py install 安装方式二我们会定期更新pip源上的x2paddle版本 pip install x2paddle==1.0.0rc0 --index https://pypi.Python.org/simple/ 使用方法TensorFlowx2paddle --framework=tensorflow --model=tf_model.pb --save_dir=pd_model --paddle_type dygraph Caffex2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel --save_dir=pd_model --paddle_type dygraph ONNXx2paddle --framework=onnx --model=onnx_model.onnx --save_dir=pd_model --paddle_type dygraph PyTorchPyTorch不支持命令行使用方式,详见PyTorch2Paddle
Paddle2ONNXPaddle2ONNX功能已迁移至新的github: https://github.com/PaddlePaddle/paddle2onnx, 欢迎大家去新的代码仓库查看详细介绍以及新功能。
参数选项参数 | |
---|
--framework | 源模型类型 (tensorflow、caffe、onnx) | --prototxt | 当framework为caffe时,该参数指定caffe模型的proto文件路径 | --weight | 当framework为caffe时,该参数指定caffe模型的参数文件路径 | --save_dir | 指定转换后的模型保存目录路径 | --model | 当framework为tensorflow/onnx时,该参数指定tensorflow的pb模型文件或onnx模型路径 | --caffe_proto | [可选] 由caffe.proto编译成caffe_pb2.py文件的存放路径,当存在自定义Layer时使用,默认为None | --define_input_shape | [可选] For TensorFlow, 当指定该参数时,强制用户输入每个Placeholder的shape,见文档Q2 | --paddle_type | [可选] 该参数指定转换为动态图代码(dygraph)或者静态图代码(static),默认为dygraph |
使用转换后的模型- 静态图:转换后的模型包括
model_with_code 和inference_model 两个目录。
model_with_code 中保存了模型参数,和转换后的python模型静态图代码。
inference_model 中保存了序列化的模型结构和参数,可直接使用paddle的接口进行加载,见paddle.static.load_inference_model。 - 动态图:转换后的模型包括
model.pdparams 和x2paddle_code.py 两个文件,以及inference_model 一个目录。
model.pdparams 中保存了模型参数。
x2paddle_code.py 是转换后的python模型动态图代码。
inference_model 中保存了序列化的模型结构和参数,可直接使用paddle的接口进行加载,见paddle.static.load_inference_model。
小工具X2Paddle提供了工具解决如下问题,详见tools/README.md - 检测模型是否在PaddleLite中支持
- 合并模型参数文件
相关文档- X2Paddle使用过程中常见问题
- 如何导出TensorFlow的pb模型
- X2Paddle测试模型库
- X2Paddle支持的op列表
- PyTorch模型导出为ONNX模型
- X2Paddle添加内置的Caffe自定义层
- TensorFlow转换教程
- PyTorch转换教程
更新历史2020.12.09 - 新增PyTorch2Paddle转换方式,转换得到Paddle动态图代码,并动转静获得inference_model。方式一:trace方式,转换后的代码有模块划分,每个模块的功能与PyTorch相同。方式二:script方式,转换后的代码按执行顺序逐行出现。
- 新增Caffe/ONNX/Tensorflow到Paddle动态图的转换。
- 新增TensorFlow op(14个):Neg、Greater、FloorMod、LogicalAdd、Prd、Equal、Conv3D、Ceil、AddN、DivNoNan、Where、MirrorPad、Size、TopKv2
- 新增Optimizer模块,主要包括op融合、op消除功能,转换后的代码可读性更强,进行预测时耗时更短。
AcknowledgementsX2Paddle refers to the following projects: |
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