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Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括 TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。

• PaddlePaddle == 2.6.0
• onnxruntime >= 1.10.0

pip install paddle2onnx

开发用户，请按照Github 源码安装方式编译Paddle2ONNX。

Paddle2ONNX 在导出模型时，需要传入部署模型格式，包括两个文件

• model_name.pdmodel: 表示模型结构
• model_name.pdiparams: 表示模型参数 [注意] 这里需要注意，两个文件其中参数文件后辍为 .pdiparams，如你的参数文件后辍是 .pdparams ，那说明你的参数是训练过程中保存的，当前还不是部署模型格式。 部署模型的导出可以参照各个模型套件的导出模型文档。

如果对Paddle模型的输入输出需要做调整，可以前往Paddle 相关工具查看教程。

使用如下命令将Paddle模型转换为ONNX模型

paddle2onnx --model_dir saved_inference_model \
            --model_filename model.pdmodel \
            --params_filename model.pdiparams \
            --save_file model.onnx

可调整的转换参数如下表:

如果你需要调整 ONNX 模型，请参考如下工具：ONNX 相关工具

如你对导出的 ONNX 模型有优化的需求，推荐使用 onnx-simplifier，也可使用如下命令对模型进行优化

python -m paddle2onnx.optimize --input_model model.onnx --output_model new_model.onnx

Provided under the Apache-2.0 license.

• 感谢 PaddlePaddle 团队提供服务器支持 Paddle2ONNX 的 CI 建设。
• 感谢社区用户 chenwhql、luotao1、 goocody、jeff41404、 jzhang553、ZhengBicheng 于2024年03月28日向 Paddle2ONNX PMC 捐赠共 10000 元人名币用于 Paddle2ONNX 的发展。