其他框架模型导出¶

Pytorch、ONNX、TensorFlow、Caffe模型，可以通过 X2Paddle 工具完成模型转换，转到 Paddle 模型后，即可使用 Paddle Inference 完成部署。

X2Paddle 是飞桨生态下的模型转换工具，致力于帮助你快速迁移其他深度学习框架至飞桨框架。目前支持 推理模型的框架转换 与 PyTorch训练代码迁移 ，除此之外还提供了详细的不同框架间API对比文档，降低你上手飞桨核心的学习成本。

1.安装模型转换工具X2Padlde¶

使用pip安装

pip install x2paddle

使用源码安装

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

2.模型转换¶

2.1 Pytorch模型转换¶

from x2paddle.convert import pytorch2paddle
pytorch2paddle(module=torch_module,
                        save_dir="./pd_model",
                        jit_type="trace",
                        input_examples=[torch_input])
# module (torch.nn.Module): PyTorch的Module。
# save_dir (str): 转换后模型的保存路径。
# jit_type (str): 转换方式。默认为"trace"。
# input_examples (list[torch.tensor]): torch.nn.Module的输入示例，list的长度必须与输入的长度一致。默认为None。

script 模式以及更多细节可参考 PyTorch模型转换文档。

2.2 ONNX模型转换¶

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

2.3 TensorFlow模型转换¶

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

2.4 Caffe模型转换¶

x2paddle --framework caffe --prototxt model.proto --weight model.caffemodel --save_dir pd_model

转换参数说明¶

参数	作用
–framework	源模型类型 (pytorch、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
–enable_code_optim	[可选] For PyTorch, 是否对生成代码进行优化，默认为True

更多参数可参考 X2Paddle官网

X2Paddle API¶

目前X2Paddle提供API方式转换模型，可参考 X2PaddleAPI

转换结果说明¶

在指定的 save_dir 以下目录以及文件

inference_model : 目录下有静态图模型结构以及参数
x2paddle_code.py : 自动生成的动态图组网代码
model.pdparams : 动态图模型参数

问题反馈

X2Paddle使用时存在问题时，欢迎您将问题或Bug报告以 Github Issues 的形式提交给我们，我们会实时跟进。