1. X2Paddle深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換工具

        聯(lián)合創(chuàng)作 · 2023-09-26 05:14

        X2Paddle支持將其余深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練得到的模型,轉(zhuǎn)換至PaddlePaddle模型。

        ## CPU版本安裝命令
        pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
        
        ## GPU版本安裝命令
        pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

        環(huán)境依賴

        python >= 3.5
        paddlepaddle >= 1.5.0

        以下依賴只需對應(yīng)安裝自己需要的即可
        轉(zhuǎn)換tensorflow模型 : tensorflow == 1.14.0
        轉(zhuǎn)換caffe模型 : caffe == 1.0.0
        轉(zhuǎn)換onnx模型 : onnx == 1.5.0 pytorch == 1.1.0

        安裝

        安裝方式一(推薦)

        使用最新的代碼版本,可使用如下方式進(jìn)行安裝

        pip install git+https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git@develop
        

        安裝方式二

        我們會(huì)定期更新pip源上的x2paddle版本

        pip install x2paddle
        

        安裝方式三

        git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
        cd X2Paddle
        git checkout develop
        python setup.py install
        

        使用方法

        TensorFlow

        x2paddle --framework=tensorflow --model=tf_model.pb --save_dir=pd_model
        

        Caffe

        x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.proto --weight=deploy.caffemodel --save_dir=pd_model
        

        ONNX

        x2paddle --framework=onnx --model=onnx_model.onnx --save_dir=pd_model
        

        參數(shù)選項(xiàng)

        參數(shù)  
        --framework 源模型類型 (tensorflow、caffe、onnx)
        --prototxt 當(dāng)framework為caffe時(shí),該參數(shù)指定caffe模型的proto文件路徑
        --weight 當(dāng)framework為caffe時(shí),該參數(shù)指定caffe模型的參數(shù)文件路徑
        --save_dir 指定轉(zhuǎn)換后的模型保存目錄路徑
        --model 當(dāng)framework為tensorflow/pmmx時(shí),該參數(shù)指定tensorflow的pb模型文件或onnx模型路徑
        --caffe_proto [可選]由caffe.proto編譯成caffe_pb2.py文件的存放路徑,當(dāng)存在自定義Layer時(shí)使用,默認(rèn)為None

        使用轉(zhuǎn)換后的模型

        轉(zhuǎn)換后的模型包括model_with_codeinference_model兩個(gè)目錄。
        model_with_code中保存了模型參數(shù),和轉(zhuǎn)換后的python模型代碼
        inference_model中保存了序列化的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù),可直接使用paddle的接口進(jìn)行加載,見load_inference_model

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