飛槳模型轉ONNX模型教程

1. ONNX簡介

ONNX是一種開放的機器學習模型格式，允許不同框架間模型的互操作性。通過ONNX，可以在不同的深度學習框架之間遷移和部署模型。

2. Paddle2ONNX安裝

要安裝Paddle2ONNX，可以使用以下命令：

pip install paddle2onnx

3. 獲取Paddle2ONNX模型庫

飛槳提供了多種官方模型，可以直接轉換為ONNX格式。這些模型包括圖像分類、圖像分割、目標檢測和文字識別等。更多模型可以從飛槳的官方倉庫下載。

4. 飛槳轉ONNX教程

4.1 飛槳訓練模型導出為ONNX模型

以MNIST手寫數字識別網絡為例，首先使用飛槳訓練模型，然后導出為ONNX模型。在導出時，需要使用paddle.onnx.export接口，并指定輸入的shape。

import paddle
from paddle.vision.models import LeNet
from paddle.vision.transforms import Normalize# 加載數據集
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test')# 模型組網
model = LeNet(num_classes=10)# 訓練模型
model.train(train_dataset, epochs=5, batch_size=64, verbose=1)# 導出模型為ONNX
paddle.onnx.export(model,"lenet.onnx",input_spec=[paddle.static.InputSpec(shape=[None, 1, 28, 28], dtype="float32")],opset_version=11
)

4.2 飛槳部署模型轉為ONNX模型

對于從PaddleOCR、PaddleClas或PaddleHub等倉庫下載的部署模型，可以使用Paddle2ONNX的命令行工具進行轉換。

paddle2onnx --model_dir=/path/to/model --opset_version=11 --save_file=/path/to/output/model.onnx

4.3 驗證ONNX模型

可以使用ONNX庫檢查模型的有效性，并驗證模型是否匹配。

import onnx
import onnxruntime as ort# 加載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模型進行推理

導出的ONNX模型可以使用ONNXRuntime等推理引擎進行推理。

# 安裝ONNXRuntime
!pip install onnxruntime# 使用ONNXRuntime推理
import onnxruntime as ort# 創建推理會話
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")# 數據預處理
# ...# 推理
output = sess.run(None, {input_name: input_data})# 結果后處理
# ...

5. 注意事項

• Paddle2ONNX已經支持170多個飛槳算子，大多數飛槳模型可以順利導出為ONNX格式。
• 如果在轉換過程中遇到不支持的算子，請在Paddle2ONNX的GitHub倉庫中提出Issue。
• 導出ONNX模型時，需要指定ONNX的算子版本，這應根據待部署的推理引擎進行設置。