pytorch转onnx转paddlepaddle

1.pt转onnx

可查看我之前的文章：pt转onnx

2.paddlepaddle-gpu安装

推荐离线安装的方式；

paddlepaddle-gpu离线安装链接

版本声明：paddlepaddle_gpu-1.8.4.post107-cp37-cp37m-win_amd64.whl,表示cuda版本为10，python版本3.7；windows32位平台，cudnn为8.4；

2.0.2对应cuda11.1版本；

下载后执行pip install ***.whl

在线安装：pip install paddlepaddle_gpu -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装成功；

测试：命令行依次输入

python
import paddle.fluid
paddle.fluid.install_check.run_check()

测试没问题后，接着安装x2paddle

命令行输入 pip install x2paddle；

3.将转换后的onnx进行paddlepaddle转换

功能一：推理模型转换

以下是相关命令；声明：当paddlepaddle在转换过程中提示no kernel image...异常时，即是你cuda版本和显卡不匹配；如rtx30显卡目前兼容性较差，可尝试安装paddlepaddle cpu版本解决该问题；

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