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docs/pytorch_project_convertor/README.md docs/pytorch_project_convertor/README.md +17 -125

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--- a/docs/pytorch_project_convertor/README.md
+++ b/docs/pytorch_project_convertor/README.md
-# X2Paddle
+# PyTorch训练项目转换

-[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
-[![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/X2Paddle.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/releases)
-![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.5+-orange.svg)  
+支持将PyTorch代码及预训练模型转换为PaddlePaddle代码及预训练模型。

-## 简介
+## 使用方法
+### 第一步：转换前代码预处理
+由于部分PyTorch操作是目前PaddlePaddle暂不支持的操作（例如：不支持TensorBoard、自动下载模型等），因此我们需要手动将这部分操作去除或者修改，具体可参见[转换前代码预处理](./before_convert.md)。

-X2Paddle致力于帮助其它主流深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架，并为此提供了预测模型/训练代码的一键转换工具，以及框架间的API对比文档，提升用户在开发过程中的迁移效率，降低框架间迁移的学习成本。


-
-## 特性
-
- **支持主流深度学习框架**：目前已经支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch四大框架的预测模型的转换，PyTorch训练项目的转换，涵盖了目前市面主流深度学习框架。  
- **支持的模型丰富**：在主流的CV和NLP模型上均支持转换，涵盖了19+个Caffe预测模型转换、27+个TensorFlow预测模型转换、32+个ONNX预测模型转换、27+个PyTorch预测模型转换、2+个PyTorch训练项目转换，详见 ***[支持列表](./docs/introduction/x2paddle_model_zoo.md)***。  
- **简洁易用**：一条命令行或者一个API即可完成模型转换。  
-
-
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-## 能力
-
- 预测模型转换
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-  - 支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch的模型一键转为飞桨的预测模型，并使用PaddleInference/PaddleLite进行CPU/GPU/Arm等设备的部署
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- PyTorch训练项目转换
-
-  - 支持PyTorch项目Python代码（包括训练、预测）一键转为基于飞桨框架的项目代码，帮助开发者快速迁移项目，并可享受AIStudio平台对于飞桨框架提供的海量免费计算资源 [【新功能，试一下！】](/docs/pytorch_project_convertor/README.md)]
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- API对应文档
-
-  - 详细的API文档对比分析，帮助开发者快速从PyTorch框架的使用迁移至飞桨框架的使用，大大降低学习成本 [【新内容，了解一下！】](docs/pytorch_project_convertor/API_docs/README.m)
-
-  
-
-## 安装
-
- python >= 3.5  
- paddlepaddle >= 2.0.0
- tensorflow == 1.14.0 (仅在转换TensorFlow模型时需要)
- onnx >= 1.6.0 (仅在转换ONNX模型时需要)
- torch >= 1.5.0 (仅在转换PyTorch模型时需要)
-
-### 方式一：源码安装
-
-```
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
-cd X2Paddle
-git checkout develop
-python setup.py install
-```
-
-### 方式二：pip安装(推荐）
-
-我们会定期更新pip源上的x2paddle版本
-
+### 第二步：转换
+``` shell
+x2paddle --convert_torch_project --project_dir=torch_project --save_dir=paddle_project --pretrain_model=model.pth
 ```
-pip install x2paddle --index https://pypi.python.org/simple/
-```
-
-## 快速开始
-
-### 功能一：预测模型转换
-
-```shell
-# TensorFlow模型转换
-x2paddle --framework=tensorflow --model=tf_model.pb --save_dir=pd_model
-# Caffe模型转换
-x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel --save_dir=pd_model
-# ONNX模型转换
-x2paddle --framework=onnx --model=onnx_model.onnx --save_dir=pd_model
-# PyTorch模型转换 目前不支持命令行形式转换，参考下面链接文档进行转换
-https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/docs/inference_model_convertor/pytorch2paddle.md
-```
-
-#### 转换参数说明
-
-| 参数                 | 作用                                                         |
-| -------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| --framework          | 源模型类型 (tensorflow、caffe、onnx)                         |
-| --prototxt           | 当framework为caffe时，该参数指定caffe模型的proto文件路径     |
-| --weight             | 当framework为caffe时，该参数指定caffe模型的参数文件路径      |
-| --save_dir           | 指定转换后的模型保存目录路径                                 |
-| --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 |
-| --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) |
-
-### 功能二：PyTorch训练项目转换
-
-项目转换包括3个步骤
-
-1. 项目代码预处理
-2. 代码/预训练模型一键转换
-3. 转换后代码后处理
-
-详见[PyTorch训练项目转换文档](./docs/pytorch_project_convertor/README.md)。
-
-
-## 使用教程
-
-1. [TensorFlow预测模型转换教程](./docs/inference_model_convertor/demo/tensorflow2paddle.ipynb)
-2. [PyTorch预测模型转换教程](./docs/inference_model_convertor/demo/pytorch2paddle.ipynb)
-3. [PyTorch训练项目转换教程](./docs/pytorch_project_convertor/demo/README.md)
-
-## 更新历史
-
-**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。  
-   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。  
-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。
-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）：MemoryData。
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-**2021.05.13**  
-
- 新增PyTorch训练项目功能：
-  支持转换的项目有[StarGAN](https://github.com/yunjey/stargan)、[Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB](https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB)。
+| 参数 | 作用|
+|----------|--------------|
+|--convert_torch_project | 当前方式为对PyTorch Project进行转换 |
+|--project_dir | PyTorch的项目路径 |
+|--save_dir | 指定转换后项目的保存路径 |
+|--pretrain_model | **[可选]**需要转换的预训练模型的路径(文件后缀名为“.pth”、“.pt”、“.ckpt”)或者包含预训练模型的文件夹路径，转换后的模型将将保在当前路径，后缀名为“.pdiparams” |


-## :hugs:贡献代码:hugs:
+### 第三步：转换后代码后处理
+PaddlePaddle在使用上有部分限制（例如：自定义Dataset必须继承自`paddle.io.Dataset`、部分情况下DataLoader的num_worker只能为0等），用户需要手动修改代码，使代码运行，具体可参见[转换后代码后处理](./after_convert.md)。

-我们非常欢迎您为X2Paddle贡献代码或者提供使用建议。如果您可以修复某个issue或者增加一个新功能，欢迎给我们提交Pull Requests，如果有PyTorch训练项目转换需求欢迎随时提issue~
+***[注意]*** 转换前后相应操作可以参考[转换示例](./demo/README.md)