Paddle2ONNX - 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具

Paddle2ONNX 项目介绍

Paddle2ONNX 是一个能够将 PaddlePaddle 模型格式转换为 ONNX 模型格式的工具。通过使用 ONNX 格式，开发人员可以将 Paddle 模型部署到多种推理引擎中，比如 TensorRT、OpenVINO、MNN、TNN、NCNN，以及其他支持 ONNX 格式的开源推理引擎或者硬件设备。

环境依赖

Paddle2ONNX 本身不需要依赖其他组件，但建议在以下环境下使用：

PaddlePaddle 版本需为 2.6.0
onnxruntime 版本需为 1.10.0 或更高

如何安装

如果您的目标是单纯安装 Paddle2ONNX 而不进行二次开发，可以通过以下命令快速安装：

pip install paddle2onnx

对于有二次开发需求的用户，可按照 GitHub 上的源码编译进行安装。

快速使用指南

获取PaddlePaddle部署模型

在使用 Paddle2ONNX 导出模型时，需要提供部署模型格式，即两个文件：

model_name.pdmodel: 描述模型结构的文件
model_name.pdiparams: 包含模型参数的文件

调整Paddle模型

若需调整 Paddle 模型的输入输出，可参考相关工具的教程以获取指导。

使用命令行转换模型

用户可以通过命令行将 Paddle 模型转换为 ONNX 模型，示例如下：

paddle2onnx --model_dir model_dir \
            --model_filename inference.pdmodel \
            --params_filename inference.pdiparams \
            --save_file model.onnx

可调整的命令行参数包括：

--model_dir: 配置存储 Paddle 模型的目录路径
--model_filename: 可以选择配置的网络结构文件名
--params_filename: 可以选择配置的模型参数文件名
--save_file: 指定转换后模型的保存路径
其他参数如 --opset_version、--enable_onnx_checker、--export_fp16_model 等用于更加细致的配置。

裁剪和优化ONNX

若需调整 ONNX 模型，可以使用特定工具来裁剪；如果需要优化导出的 ONNX 模型，建议使用 onnxslim，操作如下：

pip install onnxslim
onnxslim model.onnx slim.onnx

代码贡献

Paddle2ONNX 依靠开发者社区的共同努力来不断发展，开发者可以通过贡献指南来参与项目。

感谢

我们向 PaddlePaddle 团队表示感谢，他们为 Paddle2ONNX 的 CI 建设提供了服务器支持。此外，感谢多位社区用户慷慨捐赠资金以支持项目的发展。通过各方的共同努力，Paddle2ONNX 将不断完善，服务更多开发者。