Paddle2ONNX 教程

Paddle2ONNX 教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle2ONNX

1. 项目介绍

Paddle2ONNX 是一个将 PaddlePaddle（百度的深度学习框架）训练好的模型转换成 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的工具。这使得开发者能够将PaddlePaddle模型部署到多种推理引擎上，包括TensorRT、OpenVINO、MNN、TNN、NCNN等。ONNX作为一个通用的模型交换格式，促进了跨平台和跨框架的深度学习模型交流。

2. 项目快速启动

环境准备

确保已安装了以下依赖：

• PaddlePaddle >= 2.6.0
• onnxruntime >= 1.10.0

安装Paddle2ONNX

你可以使用 pip 快速安装 Paddle2ONNX：

pip install paddle2onnx

转换Paddle模型到ONNX

首先，你需要一个保存的Paddle推理模型，它通常包含两个文件：model.pdmodel（模型结构）和model.pdiparams（模型参数）。接下来运行以下命令进行转换：

paddle2onnx --model_dir saved_inference_model \
            --model_filename model.pdmodel \
            --params_filename model.pdiparams \
            --save_file model.onnx

这里，saved_inference_model 是你的模型目录，model.pdmodel 和 model.pdiparams 是模型文件名，而 model.onnx 是转换后的ONNX模型文件名。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：图像分类 假设你有一个基于ResNet的图像分类模型，训练好并保存为Paddle模型。使用Paddle2ONNX转换后，可以在ONNX Runtime或其他支持ONNX的推理引擎中运行，提高部署效率。

最佳实践：

• 在转换前检查模型的输入输出尺寸是否符合目标推理引擎的要求。
• 对于复杂模型，可以尝试使用onnx-simplifier进行模型优化，如：

  python -m paddle2onnx.optimize --input_model model.onnx --output_model optimized_model.onnx
  

• 转换后验证ONNX模型的功能正确性，确保与原Paddle模型结果一致。

4. 典型生态项目

• ONNX Runtime：Microsoft开发的高性能推理引擎，支持多语言和多平台。
• TensorRT：NVIDIA的高性能深度学习推理库，优化GPU上的计算速度。
• OpenVINO：Intel提供的推理加速套件，利用CPU和GPU资源。
• MNN、TNN、NCNN：分别来自阿里巴巴、腾讯和欢聚时代（YY）的轻量级推理引擎，专注于移动设备的高效推理。

以上是Paddle2ONNX的基本使用和应用场景，更多详细信息和进阶教程可在项目官方仓库README中查阅。

Paddle2ONNX ONNX Model Exporter for PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle2ONNX