当前位置: 首页 > 工具软件 > MMdnn > 使用案例 >

mmdnn命令说明

西门磊
2023-12-01

  Caffe转mxnet模型——mmdnn中提到了使用mmdnn对模型进行转换,当时对转换的命令不是很清楚,最近重新查了一些,整理下mmdnn的转换命令。

一步转换

  mmdnn的一步转换命令是mmconvert,源于mmdnn/conversion/_script/convert.py,其参数为:

命令含义
-sf输入模型类型
-in输入模型网络(如果网络文件独立)
-iw输入权重文件
-df输出模型类型
-om输出模型名称

  期间会产生 .py、.npy为中间模型结构,为目标模型的code形式。另外,像TensorFlow模型需要指定输出节点,如–dstNode MMdnn_Output,但–dstNode这个key值我在convert.py中没有找到,不知道运行会不会有问题。
  示例:

mmconvert -sf tensorflow -in imagenet_resnet_v2_152.ckpt.meta -iw imagenet_resnet_v2_152.ckpt --dstNode MMdnn_Output -df pytorch -om tf_to_pytorch_resnet_152.pth
python -m mmdnn.conversion._script.convertToIR -sf tensorflow -in imagenet_resnet_v2_152.ckpt.meta -iw imagenet_resnet_v2_152.ckpt --dstNode MMdnn_Output -df pytorch -om tf_to_pytorch_resnet_152.pth



分步转换

1、转IR

  mmdnn转换其它模型到IR格式的命令是mmtoir,源于mmdnn/conversion/_script/convertToIR.py,其参数为:

命令含义
-f输入模型类型
-n输入模型网络(如果网络文件独立)
-w输入权重文件
–inputShape输入尺寸(可选)
-node输出节点(TensorFlow)
-o中间文件名称.json、.pb、.npy

  示例:

mmtoir -f tensorflow -n imagenet_resnet_v2_152.ckpt.meta -w imagenet_resnet_v2_152.ckpt --inputShape 3,112,112 -node MMdnn_Output -o converted
python -m mmdnn.conversion._script.convertToIR -f tensorflow -n imagenet_resnet_v2_152.ckpt.meta -w imagenet_resnet_v2_152.ckpt --inputShape 3,112,112 -node MMdnn_Output -o converted

2、IR转输出模型Code

  mmdnn转换IR格式到其它模型的code形式的命令是mmtocode,源于mmdnn/conversion/_script/IRToCode.py,其参数为:

命令含义
-f输出模型类型
-nIR模型结构
-wIR模型权重
-o输出模型结构
-dw输出模型权重(可选)

  示例:

mmtocode -f pytorch -n converted.pb -w converted.npy -o converted_pytorch.py -dw converted_pytorch.npy
python -m mmdnn.conversion._script. IRToCode -f pytorch -n converted.pb -w converted.npy -o converted_pytorch.py -dw converted_pytorch.npy

3、导出最终模型

  mmdnn导出最终目标模型的命令是mmtomodel,源于mmdnn/conversion/_script/IRToModel.py,其参数为:

命令含义
-f输出模型类型
-in输出模型结构
-iwIR模型权重
-o输出模型名称

  示例:

mmtomodel -f pytorch -in converted_pytorch.py -iw converted_pytorch.npy -o converted_pytorch.pth
python -m mmdnn.conversion._script. IRToModel -f pytorch -in converted_pytorch.py -iw converted_pytorch.npy -o converted_pytorch.pth

  

  

 类似资料: