未验证 提交 557c0599 编写于 作者: Q Qi Li 提交者: GitHub

Fix doc issues (#4202)

* fix doc p2 issues, test=develop, test=document_fix

* fix doc issue, test=develop
上级 d9fe6669
......@@ -61,7 +61,9 @@ opt.run()
### `set_model_type(type)`
设置模型的输出类型,当前支持`naive_buffer``protobuf`两种格式,移动端预测需要转化为`naive_buffer`
设置模型的输出类型,当前支持`naive_buffer``protobuf`两种格式,移动端预测需要转化为`naive_buffer`
`naive_buffer`的优化后模型为以`.nb`名称结尾的单个文件。`protobuf`的优化后模型为文件夹下的`model``params`两个文件。将`model`重命名为`__model__`[Netron](https://lutzroeder.github.io/netron/)打开,即可查看优化后的模型结构。
参数:
......
......@@ -18,6 +18,7 @@ git checkout release/v2.6.0
```bash
cd Paddle-Lite
# 请在Paddle-Lite当前目录下执行脚本
./lite/tools/build.sh --build_python=ON x86
# 其他可选择编译选项
......
......@@ -70,7 +70,8 @@ paddle_lite_opt \
* 如果待优化的fluid模型是非combined形式,请设置`--model_dir`,忽略`--model_file``--param_file`
* 如果待优化的fluid模型是combined形式,请设置`--model_file``--param_file`,忽略`--model_dir`
* 优化后的模型为以`.nb`名称结尾的单个文件。
* `naive_buffer`的优化后模型为以`.nb`名称结尾的单个文件。
* `protobuf`的优化后模型为文件夹下的`model``params`两个文件。将`model`重命名为`__model__`[Netron](https://lutzroeder.github.io/netron/)打开,即可查看优化后的模型结构。
* 删除`prefer_int8_kernel`的输入参数,`opt`自动判别是否是量化模型,进行相应的优化操作。
### 功能二:统计模型算子信息、判断是否支持
......
......@@ -73,8 +73,10 @@ paddle_lite_opt \
* 如果待优化的fluid模型是非combined形式,请设置`--model_dir`,忽略`--model_file``--param_file`
* 如果待优化的fluid模型是combined形式,请设置`--model_file``--param_file`,忽略`--model_dir`
* 优化后的模型为以`.nb`名称结尾的单个文件。
* `naive_buffer`的优化后模型为以`.nb`名称结尾的单个文件。
* `protobuf`的优化后模型为文件夹下的`model``params`两个文件。将`model`重命名为`__model__`[Netron](https://lutzroeder.github.io/netron/)打开,即可查看优化后的模型结构。
* 删除`prefer_int8_kernel`的输入参数,`opt`自动判别是否是量化模型,进行相应的优化操作。
* `protobuf`的输出模型结果,可以将`model`重命名为`__model__`[Netron](https://lutzroeder.github.io/netron/)打开,即可查看优化后的模型结果。
### 功能二:统计模型算子信息、判断是否支持
......
......@@ -10,7 +10,7 @@
**使用方法**
(1)打印帮助帮助信息:` sh ./auto_transform.sh`
(1)打印帮助帮助信息:`sh ./auto_transform.sh`,Ubuntu下请执行 `bash ./auto_transform.sh`
(2)转化模型方法
......
......@@ -7,7 +7,7 @@
- arm_os=`android\ios\armlinux` 安装平台,支持的arm端移动平台包括 `ios``armlinux``android`
- toolchain=`gcc/clang` 源码编译时的编译器,默认为`gcc`编译器
- android_stl=`c++_static/c++_shared` Lite预测库链接STL库的方式,支持静态或动态链接
- with_extra=`ON/OFF` 是否编译全量OP,OFF时只编译CV相关基础OP,[参数详情](library)
- with_extra=`ON/OFF` 是否编译全量OP,OFF时只编译CV相关基础OP,[参数详情](./Compile/library)
- with_cv=`ON/OFF` 是否编译编译Paddle-Lite CV 相关API
......
# 模型转换工具 X2Paddle
X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0;tensorflow 1.x,推荐1.4.0;ONNX 1.6.0,OpSet支持 9, 10, 11版本。
[X2Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle)支持将Caffe/TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型。
支持的模型可参考**X2Paddle模型测试库:**
https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/x2paddle_model_zoo.md
## 多框架支持
|模型 | caffe | tensorflow | onnx |
|---|---|---|---|
|mobilenetv1 | Y | Y | |
|mobilenetv2 | Y | Y | Y |
|resnet18 | Y | Y | |
|resnet50 | Y | Y | Y |
|mnasnet | Y | Y | |
|efficientnet | Y | Y | Y |
|squeezenetv1.1 | Y | Y | Y |
|shufflenet | Y | Y | |
|mobilenet_ssd | Y | Y | |
|mobilenet_yolov3 | | Y | |
|inceptionv4 | | | |
|mtcnn | Y | Y | |
|facedetection | Y | | |
|unet | Y | Y | |
|ocr_attention | | | |
|vgg16 | | | |
X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0;tensorflow 1.x,推荐1.4.0;ONNX 1.6.0,OpSet支持 9, 10, 11版本。如果您使用的是PyTorch框架,请先转换为ONNX模型之后再使用X2Paddle工具转化为Paddle模型。
[X2Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle)支持将Caffe/TensorFlow/ONNX模型转换为PaddlePaddle模型。
支持的模型可参考[X2Paddle模型测试库](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/x2paddle_model_zoo.md)
## 安装
......@@ -46,18 +24,26 @@ pip install git+https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git@develop
### Caffe
```
x2paddle --framework caffe \
--prototxt model.proto \
--weight model.caffemodel \
--save_dir paddle_model
x2paddle --framework=caffe \
--prototxt=deploy.prototxt \
--weight=deploy.caffemodel \
--save_dir=pd_model
```
### TensorFlow
```
x2paddle --framework tensorflow \
--model model.pb \
--save_dir paddle_model
x2paddle --framework=tensorflow \
--model=tf_model.pb \
--save_dir=pd_model
```
### ONNX
```
x2paddle --framework=onnx \
--model=onnx_model.onnx \
--save_dir=pd_model
```
## 转换结果说明
......@@ -68,4 +54,4 @@ x2paddle --framework tensorflow \
## 问题反馈
X2Paddle使用时存在问题时,欢迎您将问题或Bug报告以[Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/issues)的形式提交给我们,我们会实时跟进。
受限于不同框架的差异,部分模型可能会存在目前无法转换的情况,如TensorFlow中包含控制流的模型,NLP模型等。对于CV常见的模型,如若您发现无法转换或转换失败,存在较大差异等问题,欢迎您将问题或Bug报告以[Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/issues)的形式提交给我们,我们会实时跟进。
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