飞桨模型转ONNX模型教程
文章目录
- 飞桨模型转ONNX模型教程
- 1. ONNX简介
- 2. Paddle2ONNX安装
- 3. 获取Paddle2ONNX模型库
- 4. 飞桨转ONNX教程
- 4.1 飞桨训练模型导出为ONNX模型
- 4.2 飞桨部署模型转为ONNX模型
- 4.3 验证ONNX模型
- 4.4 使用ONNX模型进行推理
- 5. 注意事项
飞桨模型转ONNX模型教程
1. ONNX简介
ONNX是一种开放的机器学习模型格式,允许不同框架间模型的互操作性。通过ONNX,可以在不同的深度学习框架之间迁移和部署模型。
2. Paddle2ONNX安装
要安装Paddle2ONNX,可以使用以下命令:
pip install paddle2onnx
3. 获取Paddle2ONNX模型库
飞桨提供了多种官方模型,可以直接转换为ONNX格式。这些模型包括图像分类、图像分割、目标检测和文字识别等。更多模型可以从飞桨的官方仓库下载。
4. 飞桨转ONNX教程
4.1 飞桨训练模型导出为ONNX模型
以MNIST手写数字识别网络为例,首先使用飞桨训练模型,然后导出为ONNX模型。在导出时,需要使用paddle.onnx.export接口,并指定输入的shape。
import paddle
from paddle.vision.models import LeNet
from paddle.vision.transforms import Normalize# 加载数据集
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test')# 模型组网
model = LeNet(num_classes=10)# 训练模型
model.train(train_dataset, epochs=5, batch_size=64, verbose=1)# 导出模型为ONNX
paddle.onnx.export(model,"lenet.onnx",input_spec=[paddle.static.InputSpec(shape=[None, 1, 28, 28], dtype="float32")],opset_version=11
)
4.2 飞桨部署模型转为ONNX模型
对于从PaddleOCR、PaddleClas或PaddleHub等仓库下载的部署模型,可以使用Paddle2ONNX的命令行工具进行转换。
paddle2onnx --model_dir=/path/to/model --opset_version=11 --save_file=/path/to/output/model.onnx
4.3 验证ONNX模型
可以使用ONNX库检查模型的有效性,并验证模型是否匹配。
import onnx
import onnxruntime as ort# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")# 使用ONNXRuntime推理
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output = sess.run(None, {input_name: input_data})
4.4 使用ONNX模型进行推理
导出的ONNX模型可以使用ONNXRuntime等推理引擎进行推理。
# 安装ONNXRuntime
!pip install onnxruntime# 使用ONNXRuntime推理
import onnxruntime as ort# 创建推理会话
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")# 数据预处理
# ...# 推理
output = sess.run(None, {input_name: input_data})# 结果后处理
# ...
5. 注意事项
- Paddle2ONNX已经支持170多个飞桨算子,大多数飞桨模型可以顺利导出为ONNX格式。
- 如果在转换过程中遇到不支持的算子,请在Paddle2ONNX的GitHub仓库中提出Issue。
- 导出ONNX模型时,需要指定ONNX的算子版本,这应根据待部署的推理引擎进行设置。
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