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Paddle2ONNX

将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具

Paddle2ONNXPaddlePaddleONNX模型转换推理引擎Github开源项目

Paddle2ONNX 是一个开源工具，用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式，使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件，只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项，支持模型优化与量化，适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式，提升部署效率与性能。

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介绍相关项目
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目，致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法，涵盖文本检测、方向分类和文本识别，同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型，还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
X2Paddle - 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
GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨
X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移，并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API，模型转换变得轻松，显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备，同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务，充分发挥飞桨生态系统的优势。
onnx2torch - ONNX模型转换至PyTorch的转换器
GithubONNXPyTorchonnx2torch安装开源项目转换器
onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单，从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换，并支持自定义层扩展，且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限，用户可以通过GitHub反馈需求，以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装，并提供详细的使用示例和扩展教程。
tensorflow-onnx - 将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具
GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目
该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。
onnx2tf - ONNX文件转换工具，支持TensorFlow、TFLite和Keras格式
GithubKerasONNXTensorFlowonnx2tf开源项目模型转换
onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题，支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复，如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型，支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。
onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能
GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换
onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。
onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络
onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装，依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf，适用于Python 3.7及以上版本，提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。
PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件
GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨
PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。
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