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...@@ -33,7 +33,7 @@ X2Paddle的架构设计着重考虑了对多深度学习框架的的支持以及 ...@@ -33,7 +33,7 @@ X2Paddle的架构设计着重考虑了对多深度学习框架的的支持以及
- pytorch:torch >=1.5.0 (script方式暂不支持1.7.0) - pytorch:torch >=1.5.0 (script方式暂不支持1.7.0)
## 安装 ## 安装
### 方式一:源码安装 ### 方式一:源码安装(推荐)
``` ```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
cd X2Paddle cd X2Paddle
...@@ -41,7 +41,7 @@ git checkout develop ...@@ -41,7 +41,7 @@ git checkout develop
python setup.py install python setup.py install
``` ```
### 方式二:pip安装(推荐) ### 方式二:pip安装
我们会定期更新pip源上的x2paddle版本 我们会定期更新pip源上的x2paddle版本
``` ```
pip install x2paddle --index https://pypi.python.org/simple/ pip install x2paddle --index https://pypi.python.org/simple/
...@@ -95,8 +95,10 @@ X2Paddle提供了工具解决如下问题,详见[tools/README.md](tools/README ...@@ -95,8 +95,10 @@ X2Paddle提供了工具解决如下问题,详见[tools/README.md](tools/README
4. [X2Paddle添加内置的Caffe自定义层](./docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md) 4. [X2Paddle添加内置的Caffe自定义层](./docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md)
5. [转换后PaddlePaddle预测模型简介](./docs/user_guides/pd_folder_introduction.py) 5. [转换后PaddlePaddle预测模型简介](./docs/user_guides/pd_folder_introduction.py)
6. [Paddle到ONNX的转换](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX) 6. [Paddle到ONNX的转换](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)
7. [X2Paddle测试模型库](./docs/introduction/x2paddle_model_zoo.md)
8. [X2Paddle支持的op列表](./docs/introduction/op_list.md) ## 支持列表文档
1. [X2Paddle测试模型库](./docs/introduction/x2paddle_model_zoo.md)
2. [X2Paddle支持的op列表](./docs/introduction/op_list.md)
## 转换教程 ## 转换教程
...@@ -104,21 +106,14 @@ X2Paddle提供了工具解决如下问题,详见[tools/README.md](tools/README ...@@ -104,21 +106,14 @@ X2Paddle提供了工具解决如下问题,详见[tools/README.md](tools/README
2. [PyTorch预测模型转换教程](./docs/demo/pytorch2paddle.ipynb) 2. [PyTorch预测模型转换教程](./docs/demo/pytorch2paddle.ipynb)
## 更新历史 ## 更新历史
2020.12.09 2020.12.09
1. 新增PyTorch2Paddle转换方式,转换得到Paddle动态图代码,并动转静获得inference_model。 1. 新增PyTorch2Paddle转换方式,转换得到Paddle动态图代码,并动转静获得inference_model。
方式一:trace方式,转换后的代码有模块划分,每个模块的功能与PyTorch相同。 方式一:trace方式,转换后的代码有模块划分,每个模块的功能与PyTorch相同。
方式二:script方式,转换后的代码按执行顺序逐行出现。 方式二:script方式,转换后的代码按执行顺序逐行出现。
2. 新增Caffe/ONNX/Tensorflow到Paddle动态图的转换。 2. 新增Caffe/ONNX/Tensorflow到Paddle动态图的转换。
3. 新增TensorFlow op映射(14个):Neg、Greater、FloorMod、LogicalAdd、Prd、Equal、Conv3D、Ceil、AddN、DivNoNan、Where、MirrorPad、Size、TopKv2。 3. 新增TensorFlow op(14个):Neg、Greater、FloorMod、LogicalAdd、Prd、Equal、Conv3D、Ceil、AddN、DivNoNan、Where、MirrorPad、Size、TopKv2
4. 新增Optimizer模块,主要包括op融合、op消除功能,转换后的代码可读性更强,进行预测时耗时更短。 4. 新增Optimizer模块,主要包括op融合、op消除功能,转换后的代码可读性更强,进行预测时耗时更短。
2021.04.30
1. 新增支持转换的模型:[SwinTransformer](https://github.com/microsoft/Swin-Transformer/)[BASNet](https://github.com/xuebinqin/BASNet)[DBFace](https://github.com/dlunion/DBFace)[EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR)[CifarNet](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/cifarnet.py)等。
2. 支持Windows上使用本工具。
3. 新增TensorFlow op映射(4个):SplitV、ReverseV2、BatchToSpaceND、SpaceToBatchND。
4. 新增PyTorch op映射(11个):aten::index、aten::roll、aten::adaptive_avg_pool1d、aten::reflection_pad2d、aten::reflection_pad1d、aten::instance_norm、aten::gru、aten::norm、aten::clamp_min、aten:prelu、aten:split_with_sizes。
5. 新增ONNX op映射(1个):DepthToSpace。
6. 新增Caffe op映射(1个):op:MemoryData。
## 贡献代码 ## 贡献代码
......
__version__ = "1.1.0" __version__ = "1.0.2"
from .core.program import PaddleGraph from .core.program import PaddleGraph
......
...@@ -41,6 +41,7 @@ def arg_parser(): ...@@ -41,6 +41,7 @@ def arg_parser():
parser.add_argument( parser.add_argument(
"--save_dir", "--save_dir",
"-s", "-s",
required=True,
type=_text_type, type=_text_type,
default=None, default=None,
help="path to save translated model") help="path to save translated model")
...@@ -220,8 +221,6 @@ def main(): ...@@ -220,8 +221,6 @@ def main():
x2paddle.__version__)) x2paddle.__version__))
return return
assert args.save_dir is not None, "--save_dir is not defined"
try: try:
import platform import platform
v0, v1, v2 = platform.python_version().split('.') v0, v1, v2 = platform.python_version().split('.')
......
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