Paddle2ONNX目前整体功能已经迁移至X2Paddle，用户按照如下方式安装X2Paddle，即可转换Paddle模型至ONNX
X2Paddle项目地址： https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle
git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle
cd X2Paddle
python setup.py install
转换命令
x2paddle -f paddle2onnx -m paddle_infer_model_dir -s save_onnx_dir
其中paddle_infer_model_dir为Paddle模型目录路径，里面需包含__model__和__params__两个文件，且文件名得严格一致。
由于Paddle框架和PaddleDetection的升级，目前YOLOv3等检测模型暂无法支持，目前支持模型如下
- 支持PaddleX和PaddleClas中的所有分类模型
- 支持PaddleX和PaddleSeg中的UNet/DeepLabV3/HRNet语义分割模型
- 支持PaddleOCR中的文字检测模型（文字识别模型暂不支持)
paddle2onnx支持将PaddlePaddle框架下产出的模型转化到ONNX模型格式. paddle2onnx is a toolkit for converting trained model to ONNX from PaddlePaddle deep learning framework.
2019.09.25
- 新增支持SE_ResNet50_vd、SqueezeNet1_0、SE_ResNext50_32x4d、Xception41、VGG16、InceptionV4、YoloV3模型转换。
- 解决0.1版本无法适配新版ONNX版本问题。
2109.08.20
- 解决preview版本无法适配最新的PaddlePaddle和ONNX版本问题。
- 功能上支持主流的图像分类模型和部分图像检测模型。
- 统一开发者精度对齐测试框架，代码开发和贡献者可以通过内置的Operators单测和模型Layer测试框架来验证转换后的模型的精度。
- 统一对外的使用接口，用户可利用PIP安装功能包进行使用。
python >= 3.5
paddlepaddle >= 1.5.0
onnx >= 1.5
python >= 3.5
paddlepaddle >= 1.5.0
onnx >= 1.5
torch >= 1.1
onnxruntime >= 0.4.0
pip install paddle2onnx
git clone https://github.com/PaddlePaddle/paddle2onnx.git
python setup.py install
如果用户只是想将paddle模型转化成onnx模型，可以使用下面的命令进行操作。
paddle2onnx --fluid_model src_dir --onnx_model dist_name
如果用户有一个新的模型要转成onnx模型，想验证模型的精确度，可以使用下面的方式来进行验证。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/paddle2onnx.git
python fluid_onnx/fluid_to_onnx.py --fluid_model src --onnx_model dist --debug
| 参数 | 参数说明 |
|---|---|
| fluid_model | paddle fluid模型和模型参数所在目录 |
| onnx_model | 转化成onnx模型的模型名称 |
| name_prefix | [可选]某些paddle模型的模型参数加了前缀，则需要指定模型参数前缀,例如@HUB_mobilenet_v2_imagenet@conv6_2_expand_bn_scale |
| fluid_model_name | [可选]如果导入的paddle模型不是默认__model__,需要指定模型的名字 |
| fluid_params_name | [可选]如果导入的paddle模型参数是合并在一个文件里面，需要指定模型参数文件名 |
| debug | [可选]如果开发者要对转化的模型进行精度测试，打开此开关 |
| return_variable | [可选]在debug模式中，如果paddle模型返回的结果是LoDTensor,需要打开此开关 |
| check_task | [可选]在debug模式中，根据不同配置项选择不同的执行器和数据构造器 |
| image_path | [可选]在debug模式中，可以选择加载不同的图片进行精度验证 |
- 默认情况下，paddle2onnx工具是不提供Paddle模型进行转换的。PaddleHub提供了较多标准的模型供使用，用户可以拉取PaddleHub中的模型进行转化，安装PaddleHub的模型后会有提示模型安装位置，例如ssd模型安装位置在/root/paddle/paddle-onnx/ssd_mobilenet_v1_pascal，不同的PaddleHub的安装环境安装位置会有不同，用户请注意PaddleHub模型的安装位置。
- 工具参数name_prefix的使用方式。使用paddle2onnx工具前最好观察一下Paddle模型的参数名字是否带有前缀，例如@HUB_mobilenet_v2_imagenet@conv6_2_expand_bn_scale，那么使用paddle2onnx需要加上参数 --name_prefix @HUB_mobilenet_v2_imagenet@。默认情况下是不带前缀。
- Model zoo的使用方式。Model zoo大部分是提供了PaddleHub模型的链接地址，用户可以通过安装PaddleHub模型来获取标准模型。目前PaddleHub没有集成densenet_121、InceptionV4、SE_ResNet50_vd、Xception41这四个模型，我们提供了PaddleCV库的下载地址，该模型不可以直接进行转化，用户需要使用save_inference_model接口来保存模型和参数。
- 目前支持PaddleDetection中的YoloV3，我们提供了PaddleDetection中的yolov3_darknet_voc的下载地址，用户需要使用save_inference_model接口来保存模型和参数，并且yolov3中的multiclass_nms的normalized参数需手动设为True，否则最终结果会存在轻微的差异。
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