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X2Paddle is a toolkit for converting trained model to PaddlePaddle from other deep learning frameworks. 支持主流深度学习框架模型转换至PaddlePaddle（飞桨）

X2Paddle

X2Paddle支持将其余深度学习框架训练得到的模型，转换至PaddlePaddle模型。
X2Paddle is a toolkit for converting trained model to PaddlePaddle from other deep learning frameworks.

更新历史

2019.08.05

1. 统一tensorflow/caffe/onnx模型转换代码和对外接口
2. 解决上一版caffe2fluid无法转换多分支模型的问题
3. 解决Windows上保存模型无法加载的问题
4. 新增optimizer，优化代码结构，合并conv、batch_norm的bias和激活函数

如果你需要之前版本的tensorflow2fluid/caffe2fluid/onnx2fluid，可以继续访问release-0.3分支，获取之前版本的代码使用。

环境依赖

python >= 3.5
paddlepaddle >= 1.5.0

以下依赖只需对应安装自己需要的即可
转换tensorflow模型 ： tensorflow == 1.14.0
转换caffe模型 ： caffe == 1.0.0
转换onnx模型 ： onnx == 1.5.0 pytorch == 1.1.0

安装

安装方式一

pip install x2paddle

安装方式二

如果需要使用最新的代码版本，可使用如下方式进行安装

pip install git+https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git@develop

安装方式三

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

使用方法

TensorFlow

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

Caffe

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

ONNX

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

参数选项

参数
--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/pmmx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

使用转换后的模型

转换后的模型包括model_with_code和inference_model两个目录。
model_with_code中保存了模型参数，和转换后的python模型代码
inference_model中保存了序列化的模型结构和参数，可直接使用paddle的接口进行加载，见load_inference_model

相关文档

1. X2Paddle使用过程中常见问题
2. 如何导出TensorFlow的pb模型
3. X2Paddle测试模型库

Acknowledgements

X2Paddle refers to the following projects:

• MMdnn