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Deep learning model converter for PaddlePaddle. (『飞桨』深度学习模型转换工具)

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X2Paddle

PyPI - X2Paddle Version PyPI Status License Version python version

简介

X2Paddle是飞桨生态下的模型转换工具,致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架。目前支持推理模型的框架转换PyTorch训练代码迁移,我们还提供了详细的不同框架间API对比文档,降低开发者上手飞桨核心的学习成本。

特性

  • 支持主流深度学习框架

    • 目前已经支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch四大框架的预测模型的转换,PyTorch训练项目的转换,涵盖了目前市面主流深度学习框架
  • 支持的模型丰富

    • 在主流的CV和NLP模型上均支持转换,涵盖了19+个Caffe预测模型转换、27+个TensorFlow预测模型转换、32+个ONNX预测模型转换、27+个PyTorch预测模型转换、2+个PyTorch训练项目转换,详见 支持列表
  • 简洁易用

    • 一条命令行或者一个API即可完成模型转换

能力

  • 预测模型转换

    • 支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch的模型一键转为飞桨的预测模型,并使用PaddleInference/PaddleLite进行CPU/GPU/Arm等设备的部署
  • PyTorch训练项目转换

    • 支持PyTorch项目Python代码(包括训练、预测)一键转为基于飞桨框架的项目代码,帮助开发者快速迁移项目,并可享受AIStudio平台对于飞桨框架提供的海量免费计算资源【新功能,试一下!】
  • API对应文档

    • 详细的API文档对比分析,帮助开发者快速从PyTorch框架的使用迁移至飞桨框架的使用,大大降低学习成本 【新内容,了解一下!】

安装

环境依赖

  • python >= 3.5
  • paddlepaddle >= 2.0.0
  • tensorflow == 1.14 (如需转换TensorFlow模型)
  • onnx >= 1.6.0 (如需转换ONNX模型)
  • torch >= 1.5.0 (如需转换PyTorch模型)

pip安装(推荐)

如需使用稳定版本,可通过pip方式安装X2Paddle:

pip install x2paddle

源码安装

如需体验最新功能,可使用源码安装方式:

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

快速开始

功能一:推理模型转换

TensorFlow模型转换

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

ONNX模型转换

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

Caffe模型转换

x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel --save_dir=pd_model

转换参数说明

参数 作用
--framework 源模型类型 (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Q2

功能二:PyTorch模型训练迁移

项目转换包括3个步骤

  1. 项目代码预处理
  2. 代码/预训练模型一键转换
  3. 转换后代码后处理

详见PyTorch训练项目转换文档

使用教程

  1. TensorFlow预测模型转换教程
  2. MMDetection模型转换指南
  3. PyTorch预测模型转换教程
  4. PyTorch训练项目转换教程

更新历史

2021.07.09

  1. 新增MMDetection模型库支持,包括YOLO-V3、FCOS、RetinaNet、SSD、Faster R-CNN以及FSAF,有相关AP精度对比,具体参考MMDetection模型转换指南
  2. 新增PyTorch训练代码转换对CRAFT的支持,新增PyTorch预测模型转换对Seg-Swin-Transformer的支持。
  3. 优化模型预测速度,去除forward函数开头to_tensor操作。
  4. 新增Tensorflow op映射(1个):Sign。
  5. 新增ONNX op映射(4个):NMS、ReduceL1、ReduceL2、3D Interpolate。

2021.05.13

2021.04.30

  1. 新增支持转换的模型:SwinTransformerBASNetDBFaceEasyOCRCifarNet等。
  2. 支持Windows上使用本工具。
  3. 新增TensorFlow op映射(4个):SplitV、ReverseV2、BatchToSpaceND、SpaceToBatchND。
  4. 新增PyTorch op映射(11个):aten::index、aten::roll、aten::adaptive_avg_pool1d、aten::reflection_pad2d、aten::reflection_pad1d、aten::instance_norm、aten::gru、aten::norm、aten::clamp_min、aten::prelu、aten:split_with_sizes。
  5. 新增ONNX op映射(1个):DepthToSpace。
  6. 新增Caffe op映射(1个):MemoryData。

更多版本更新记录可查阅X2Paddle发版历史

🤗贡献代码🤗

我们非常欢迎您为X2Paddle贡献代码或者提供使用建议。如果您可以修复某个issue或者增加一个新功能,欢迎给我们提交Pull Requests,如果有PyTorch训练项目转换需求欢迎随时提issue~

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About

Deep learning model converter for PaddlePaddle. (『飞桨』深度学习模型转换工具)

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License:Apache License 2.0


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