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...@@ -117,11 +117,14 @@ x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel ...@@ -117,11 +117,14 @@ 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 | | --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 | | --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) | | --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]** 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True |
| --to_lite | **[可选]** 是否使用opt工具转成Paddle-Lite支持格式,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_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 | | --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 |
#### X2Paddle API
目前X2Paddle提供API方式转换模型,可参考[X2PaddleAPI](docs/inference_model_convertor/x2paddle_api.md)
#### 一键转换Paddle-Lite支持格式 #### 一键转换Paddle-Lite支持格式
可参考[使用X2paddle导出Padde-Lite支持格式](docs/inference_model_convertor/convert2lite_api.md) 可参考[使用X2paddle导出Padde-Lite支持格式](docs/inference_model_convertor/convert2lite_api.md)
......
# X2paddle API
## 目录
* [x2paddle.convert.tf2paddle](#1)
* [x2paddle.convert.caffe2paddle](#2)
* [x2paddle.convert.onnx2paddle](#3)
* [x2paddle.convert.pytorch2paddle](#4)
TensorFlow、Caffe、ONNX以及PyTorch模型转换API如下:
## <h2 id="1">x2paddle.convert.tf2paddle</h2>
```python
x2paddle.convert.tf2paddle(model_path, save_dir, define_input_shape=False, convert_to_lite=False, lite_valid_places="arm", lite_model_type="naive_buffer")
```
> 转换TensorFlow模型。
> **参数**
>
> > - **model_path** (str): TensorFlow pb模型路径
> > - **save_dir** (str): 转换后模型保存路径
> > - **define_input_shape** (bool): 是否指定输入大小,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
## <h2 id="2">x2paddle.convert.caffe2paddle</h2>
```python
x2paddle.convert.caffe2paddle(proto_file, weight_file, save_dir, caffe_proto, convert_to_lite=False, lite_valid_places="arm", lite_model_type="naive_buffer")
```
> 转换Caffe模型。
> **参数**
>
> > - **proto_file** (str): caffe模型的prototxt文件
> > - **weight_file** (str): caffe模型的权重文件
> > - **save_dir** (str): 转换后模型保存路径
> > - **caffe_proto** (str): 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
> > - **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
## <h2 id="3">x2paddle.convert.onnx2paddle</h2>
```python
x2paddle.convert.onnx2paddle(model_path, save_dir, convert_to_lite=False, lite_valid_places="arm", lite_model_type="naive_buffer")
```
> 转换ONNX模型。
> **参数**
>
> > - **model_path** (str): TensorFlow pb模型路径
> > - **save_dir** (str): 转换后模型保存路径
> > - **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
## <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")
```
> 转换Pytorch模型。
> **参数**
>
> > - **module** (torch.nn. Module): PyTorch的Module
> > - **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
> > - **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
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