paddle2onnx 是一个 PaddlePaddle 到 ONNX 模型转换器，支持将 PaddlePaddle 框架下产出的模型转化到 ONNX 模型格式。
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu参数说明
| 参数 | 参数说明 |
|---|---|
| fluid_model | paddle fluid模型和模型参数所在目录 |
| onnx_model | 转化成onnx模型的模型名称 |
| name_prefix | [可选]某些paddle模型的模型参数加了前缀，则需要指定模型参数前缀,例如@HUB_mobilenet_v2_imagenet@conv6_2_expand_bn_scale |
| fluid_model_name | [可选]如果导入的paddle模型不是默认__model__,需要指定模型的名字 |
| fluid_params_name | [可选]如果导入的paddle模型参数是合并在一个文件里面，需要指定模型参数文件名 |
| debug | [可选]如果开发者要对转化的模型进行精度测试，打开此开关 |
| return_variable | [可选]在debug模式中，如果paddle模型返回的结果是LoDTensor,需要打开此开关 |
| check_task | [可选]在debug模式中，根据不同配置项选择不同的执行器和数据构造器 |
| image_path | [可选]在debug模式中，可以选择加载不同的图片进行精度验证 |
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自己开始用paddle时就是2.0版本了，所以不关心之前的版本。 1、查看本地有没有安装onnx 进入paddle 环境 conda list 或者 pip list 如果没有安装onnx则先安装onnx，onnx版本匹配是一个令人头疼的问题。 暂且不考虑版本问题直接使用下面的命令安装。 pip install onnx 2、安装paddle2onnx pip install paddle2
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ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持ONNX。使得我们
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目录 1.Paddle1.1模型转onnx 2.Paddle2.0模型转onnx 1.Paddle1.1模型转onnx 对于使用Paddle1.1训练得到的模型，直接用下面的命令行进行转换 pip install paddle2onnx paddle2onnx --model_dir paddle_model --model_filename model_filename --params_fi
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PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列的模型，即s/m/l/x，可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子，以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。PP-
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前言 paddle1.0版本 检测与识别模型同理使用。 1.paddle模型转化为inference模型 首先，将使用的后缀为.pdopt/.pdparams/.states的三个训练文件以及训练时的yml文件，放到相应的文件夹下，随后修改tools/program.py文件中的参数，将-c中对应的default设为yml文件的相对路径或绝对路径。 其次，打开yml文件，
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paddle并不支持将动态图导出为支持动态size的onnx模型。参考：https://blog.csdn.net/ab0902cd/article/details/120200557 ，对导出后的onnx模型进行修改。最终实现，使paddle导出的模型支持动态size。以下以语义分割模型为例，将导出的静态size模型修改为动态size。 前置安装命令 pip install paddle2onn
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onnx2paddle将onnx转成paddle文件时遇到了cuda版本不兼容问题 运行指令： x2paddle --framework=onnx --model=model.onnx --save_dir=pd_model 错误描述： error code is /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so: cannot open shared object file:
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# paddle模型转onnx # paddlepaddle==2.2.1 # paddlenlp==2.3.4 # onnx==1.12.0 # onnxruntime==1.12.1 import paddle from paddlenlp.transformers import AutoModelForMaskedLM import onnxruntime import numpy as
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onnx/pytorch转paddle报错： ImportError: /home/yhp/miniconda3/envs/yhpt/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/core_avx.so: undefined symbol: _dl_sym, version GLIBC_PRIVATE 与GCC版本无关 # 安装paddle2.4.0rc0 p
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你可以将你的模型从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0物理模型。 在转换過程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另一种，转换进程不会改变视图的 SQL 语法。而目标数据库版本是 MySQL 4.0 或以下，所有视图会移除。 若要转换一个已打开的模型文件，选择 文件 -> 模型转换。然后，选择目标 数据
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Navicat Data Modeler 让你转换你的模型，从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，以及从一种模型类型转换为另一种模型类型。例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0 物理模型，转换 Oracle 10g 物理模型为一个逻辑模型，转换一个概念模型为 MySQL 5.0 物理模型。 在转换进程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另
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Navicat Data Modeler 让你转换你的模型，从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，以及从一种模型类型转换为另一种模型类型。例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0 物理模型，转换 Oracle 10g 物理模型为一个逻辑模型，转换一个概念模型为 MySQL 5.0 物理模型。 在转换进程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另
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Navicat 让你将你的模型从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0 物理模型。 在转换进程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另一种，转换进程不会更改视图的 SQL 语法。而目标数据库版本是 MySQL 4.0 或以下，所有视图会移除。 当使用 Navicat Premium 时，你还可以将模型从一
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Navicat 让你将你的模型从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0 物理模型。 在转换过程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另一种，转换过程不会更改视图的 SQL 语法。而目标数据库版本是 MySQL 4.0 或以下，所有视图会移除。 当使用 Navicat Premium 时，你还可以将模型从一
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Navicat 让你将你的模型从一种数据库类型转换为另一种数据库类型，例如：转换 MariaDB 10.0 物理模型为 PostgreSQL 9.0 物理模型。 在转换进程中，所有数据类型会自动转换。如果从一个数据库类型转换为另一种，转换进程不会更改视图的 SQL 语法。而目标数据库版本是 MySQL 4.0 或以下，所有视图会移除。 当使用 Navicat Premium 时，你还可以将模型从一
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我目前正在开发一个restful API。NET Web API，并有一个域模型（使用实体框架）和一个DTO模型发送给客户端。 显然，API中的域模型和DTO模型之间存在一些映射。 API中我的一个控制器是Employee控制器，您可以对其执行所有CRUD操作。我创建了一个EmployeeDto对象用于控制器-例如，它可能如下所示： 我的控制器可能有以下动作方法： 我的难题是，是否适合为控制器中的
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我是Tensorflow的初学者，请原谅我这个简单的问题，但我在哪里都找不到这个答案。我正致力于将mobilenet分段模型(http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz)转换为Tensorflow-lite，用于移动推理，已经用了一个多星期了，但没有成功。我无法正确定义