简体中文 | English
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署,包括 TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN,以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。
Paddle2ONNX 本身不依赖其他组件,但是我们建议您在以下环境下使用 Paddle2ONNX :
- PaddlePaddle == 2.6.0
- onnxruntime >= 1.10.0
如果您只是想要安装 Paddle2ONNX 且没有二次开发的需求,你可以通过执行以下代码来快速安装 Paddle2ONNX
pip install paddle2onnx
如果你希望对 Paddle2ONNX 进行二次开发,请按照Github 源码安装方式编译Paddle2ONNX。
Paddle2ONNX 在导出模型时,需要传入部署模型格式,包括两个文件
model_name.pdmodel
: 表示模型结构model_name.pdiparams
: 表示模型参数
如果对Paddle模型的输入输出需要做调整,可以前往Paddle 相关工具查看教程。
你可以通过使用命令行并通过以下命令将Paddle模型转换为ONNX模型
paddle2onnx --model_dir saved_inference_model \
--model_filename model.pdmodel \
--params_filename model.pdiparams \
--save_file model.onnx
可调整的转换参数如下表:
参数 | 参数说明 |
---|---|
--model_dir | 配置包含 Paddle 模型的目录路径 |
--model_filename | [可选] 配置位于 --model_dir 下存储网络结构的文件名 |
--params_filename | [可选] 配置位于 --model_dir 下存储模型参数的文件名称 |
--save_file | 指定转换后的模型保存目录路径 |
--opset_version | [可选] 配置转换为 ONNX 的 OpSet 版本,目前支持 7~16 等多个版本,默认为 9 |
--enable_onnx_checker | [可选] 配置是否检查导出为 ONNX 模型的正确性, 建议打开此开关, 默认为 False |
--enable_auto_update_opset | [可选] 是否开启 opset version 自动升级功能,当低版本 opset 无法转换时,自动选择更高版本的 opset进行转换, 默认为 True |
--deploy_backend | [可选] 量化模型部署的推理引擎,支持 onnxruntime、tensorrt 或 others,当选择 others 时,所有的量化信息存储于 max_range.txt 文件中,默认为 onnxruntime |
--save_calibration_file | [可选] TensorRT 8.X版本部署量化模型需要读取的 cache 文件的保存路径,默认为 calibration.cache |
--version | [可选] 查看 paddle2onnx 版本 |
--external_filename | [可选] 当导出的 ONNX 模型大于 2G 时,需要设置 external data 的存储路径,推荐设置为:external_data |
--export_fp16_model | [可选] 是否将导出的 ONNX 的模型转换为 FP16 格式,并用 ONNXRuntime-GPU 加速推理,默认为 False |
--custom_ops | [可选] 将 Paddle OP 导出为 ONNX 的 Custom OP,例如:--custom_ops '{"paddle_op":"onnx_op"},默认为 {} |
如果你需要调整 ONNX 模型,请参考 ONNX 相关工具
如你对导出的 ONNX 模型有优化的需求,推荐使用 onnx-simplifier
,也可使用如下命令对模型进行优化
pip install onnxslim
onnxslim model.onnx slim.onnx
繁荣的生态需要大家的携手共建,开发者可以参考 Paddle2ONNX 贡献指南 来为 Paddle2ONNX 贡献代码。
Provided under the Apache-2.0 license.