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Set enable_code_optim default to False
......@@ -117,7 +117,7 @@ x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel
| --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](./docs/inference_model_convertor/FAQ.md) |
| --enable_code_optim | **[可选]** For PyTorch, 是否对生成代码进行优化,默认为True |
| --enable_code_optim | **[可选]** For PyTorch, 是否对生成代码进行优化,默认为False |
| --to_lite | **[可选]** 是否使用opt工具转成Paddle-Lite支持格式,默认为False |
| --lite_valid_places | **[可选]** 指定转换类型,可以同时指定多个backend(以逗号分隔),opt将会自动选择最佳方式,默认为arm |
| --lite_model_type | **[可选]** 指定模型转化类型,目前支持两种类型:protobuf和naive_buffer,默认为naive_buffer |
......
......@@ -40,7 +40,7 @@ pytorch2paddle(module=torch_module,
import torch
import numpy as np
from torchvision.models import AlexNet
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
from torch.hub import load_state_dict_from_url
# 构建输入
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype("float32")
# 获取PyTorch Module
......
......@@ -63,7 +63,7 @@ x2paddle.convert.onnx2paddle(model_path, save_dir, convert_to_lite=False, lite_v
## <h2 id="4">x2paddle.convert.pytorch2paddle</h2>
```python
x2paddle.convert.pytorch2paddle(module, save_dir, jit_type="trace", input_examples=None, enable_code_optim=True, convert_to_lite=False, lite_valid_places="arm", lite_model_type="naive_buffer")
x2paddle.convert.pytorch2paddle(module, save_dir, jit_type="trace", input_examples=None, enable_code_optim=False, convert_to_lite=False, lite_valid_places="arm", lite_model_type="naive_buffer")
```
> 转换Pytorch模型。
......@@ -74,7 +74,7 @@ x2paddle.convert.pytorch2paddle(module, save_dir, jit_type="trace", input_exampl
> > - **save_dir** (str): 转换后模型保存路径
> > - **jit_type** (str): 转换方式。目前有两种:trace和script, 默认为trace
> > - **input_examples** (list[torch.tensor]): torch.nn. Module的输入示例,list的长度必须与输入的长度一致。默认为None
> > - **enable_code_optim** (bool): 转换后的代码是否进行优化, 默认为True
> > - **enable_code_optim** (bool): 转换后的代码是否进行优化, 默认为False
> > - **convert_to_lite** (bool): 是否使用opt工具转成Paddle-Lite支持格式,默认为False
> > - **lite_valid_places** (str): 指定转换类型,可以同时指定多个backend(以逗号分隔),opt将会自动选择最佳方式,默认为arm
> > - **lite_model_type** (str): 指定模型转化类型,目前支持两种类型:protobuf和naive_buffer,默认为naive_buffer
......@@ -93,7 +93,7 @@ def arg_parser():
parser.add_argument(
"--enable_code_optim",
"-co",
default=True,
default=False,
help="Turn on code optimization")
parser.add_argument(
"--enable_onnx_checker",
......@@ -329,7 +329,7 @@ def pytorch2paddle(module,
save_dir,
jit_type="trace",
input_examples=None,
enable_code_optim=True,
enable_code_optim=False,
convert_to_lite=False,
lite_valid_places="arm",
lite_model_type="naive_buffer",
......
......@@ -260,7 +260,7 @@ class PaddleGraph(object):
return update(self.layers)
def gen_model(self, save_dir, jit_type=None, enable_code_optim=True):
def gen_model(self, save_dir, jit_type=None, enable_code_optim=False):
if not osp.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
if jit_type == "trace":
......
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