paddle2onnx 模型转化与预测

目录

• paddle2onnx 模型转化与预测
  • 1. 环境准备
  • 2. 模型转换
  • 3. onnx 预测

1. 环境准备

需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境。

Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle inference 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算子目前稳定支持导出 ONNX Opset 9~11。 更多细节可参考 Paddle2ONNX

• 安装 Paddle2ONNX

  python3.7 -m pip install paddle2onnx

• 安装 ONNX 推理引擎

  python3.7 -m pip install onnxruntime

下面以 ResNet50_vd 为例，介绍如何将 PaddlePaddle inference 模型转换为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。

2. 模型转换

• ResNet50_vd inference模型下载

  cd deploy
  mkdir models && cd models
  wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar && tar xf ResNet50_vd_infer.tar
  cd ..

• 模型转换

  使用 Paddle2ONNX 将 Paddle 静态图模型转换为 ONNX 模型格式：

  paddle2onnx --model_dir=./models/ResNet50_vd_infer/ \
  --model_filename=inference.pdmodel \
  --params_filename=inference.pdiparams \
  --save_file=./models/ResNet50_vd_infer/inference.onnx \
  --opset_version=10 \
  --enable_onnx_checker=True

转换完毕后，生成的ONNX 模型 inference.onnx 会被保存在 ./models/ResNet50_vd_infer/ 路径下

3. onnx 预测

执行如下命令：

python3.7 python/predict_cls.py \
-c configs/inference_cls.yaml \
-o Global.use_onnx=True \
-o Global.use_gpu=False \
-o Global.inference_model_dir=./models/ResNet50_vd_infer

结果如下：

ILSVRC2012_val_00000010.jpeg:   class id(s): [153, 204, 229, 332, 155], score(s): [0.69, 0.10, 0.02, 0.01, 0.01], label_name(s): ['Maltese dog, Maltese terrier, Maltese', 'Lhasa, Lhasa apso', 'Old English sheepdog, bobtail', 'Angora, Angora rabbit', 'Shih-Tzu']