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# onnx2fluid
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[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
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onnx2fluid支持将onnx模型转换为PaddlePaddle模型,并用于预测,用户也可以通过将Pytorch模型导出为ONNX格式模型,再使用onnx2fluid将模型转为PaddlePaddle模型。
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## 环境安装

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工具开发过程中,我们在如下环境配置中测试模型转换:
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* python3.5+
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* onnx == 1.4.0
* paddlepaddle == 1.3.0
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建议使用[anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/install):
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``` shell
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# 安装onnx
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# 也可参考https://github.com/onnx/onnx
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conda install -c conda-forge onnx
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```
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## 使用说明
```shell
# 安装
git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
cd X2Paddle/onnx2fluid
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python setup.py install

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# 模型转换
python -m onnx2fluid -o /path/to/export_dir/ /path/of/onnx/model.onnx
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```
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**示例:VGG19模型**
```shell
wget https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/vgg19.tar.gz
tar xzvf vgg19.tar.gz
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python -m onnx2fluid -o paddle_model vgg19/model.onnx
```
转换后的PaddlePaddle模型加载可参考文档[加载预测模型](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/api_guides/low_level/inference.html#id4)
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## 模型测试
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目录[examples](examples)中集成了部分ONNX预训练模型的转换测试
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```shell
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cd examples
# 测试和验证各onnx模型的转换
sh onnx_model_zoo.sh
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```
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目前测试脚本中已包含的测试模型如下,  
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[bvlc_alexnet](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/bvlc_alexnet.tar.gz)  
[bvlc_googlenet](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/bvlc_googlenet.tar.gz)  
[bvlc_reference_caffenet](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/bvlc_reference_caffenet.tar.gz)  
[bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13.tar.gz)  
[inception_v1](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/inception_v1.tar.gz)  
[inception_v2](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/inception_v2.tar.gz)  
[resnet50](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/resnet50.tar.gz)  
[shufflenet](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/shufflenet.tar.gz)  
[squeezenet](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/squeezenet.tar.gz)  
[vgg19](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/vgg19.tar.gz)  
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[zfnet512](https://s3.amazonaws.com/download.onnx/models/opset_9/zfnet512.tar.gz)