# paddle2onnx **Repository Path**: monkeycc/paddle2onnx ## Basic Information - **Project Name**: paddle2onnx - **Description**: https://github.com/paddlepaddle/paddle2onnx - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: develop - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2021-04-29 - **Last Updated**: 2025-01-21 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Paddle2ONNX 简体中文 | [English](README_en.md) ## 1 Paddle2ONNX 简介 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。 ## 2 Paddle2ONNX 环境依赖 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 ## 3 安装 Paddle2ONNX 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](docs/zh/compile_local.md)编译Paddle2ONNX。 ## 4 快速使用教程 ### 4.1 获取PaddlePaddle部署模型 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 ### 4.2 调整Paddle模型 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](./tools/paddle/README.md)查看教程。 ### 4.3 使用命令行转换 PaddlePaddle 模型 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 ```bash paddle2onnx --model_dir model_dir \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.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 7~18,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 True | | --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/rknn/tensorrt, 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 {} | ### 4.4 裁剪ONNX 如果你需要调整 ONNX 模型,请参考 [ONNX 相关工具](./tools/onnx/README.md) ### 4.5 优化ONNX 如你对导出的 ONNX 模型有优化的需求,推荐使用 `onnxslim` 对模型进行优化: ```bash pip install onnxslim onnxslim model.onnx slim.onnx ``` ## 5 代码贡献 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](./docs/zh/Paddle2ONNX_Development_Guide.md) 来为 Paddle2ONNX 贡献代码。 ## 6 License Provided under the [Apache-2.0 license](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-onnx/blob/develop/LICENSE). ## 7 感谢捐赠 * 感谢 PaddlePaddle 团队提供服务器支持 Paddle2ONNX 的 CI 建设。 * 感谢社区用户 [chenwhql](https://github.com/chenwhql), [luotao1](https://github.com/luotao1), [goocody](https://github.com/goocody), [jeff41404](https://github.com/jeff41404), [jzhang553](https://github.com/jzhang533), [ZhengBicheng](https://github.com/ZhengBicheng) 于2024年03月28日向 Paddle2ONNX PMC 捐赠共 10000 元人名币用于 Paddle2ONNX 的发展。