深度學習模型轉換之Mxnet轉ONNX

1.   Description - 說明

mxnet2onnx是一款將訓練好的mxnet模型轉換成以onnx格式保存的模型轉換工具。

2.   mxnet2onnx接口

onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape], np.float32, onnx_file)

export_model：導出模型的API，返回轉換后的onnx模型的路徑

sym：mxnet模型的輸入符號文件

params：mxnet模型的參數文件

input_shape：標准的imagenet的輸入通道

onnx_file：輸出模型的路徑

3.   具體使用操作

在mxnet2onnx.py代碼中設置好，載入mxnet模型的路徑，已經需要保存的onnx模型的名字和路徑，接着打開終端，執行python mxnet2onnx.py，即可在目標路徑下生成轉換好的onnx模型。

4.   Sample

sym = './resnet-50-symbol.json'

       params = './resnet-50-0000.params'

       # 標准Imagenet輸入- 3通道，224*224

       input_shape = (1, 3, 224, 224)

       # 輸出文件的路徑

       onnx_file = './resnet-50.onnx'

       # 調用導出模型API。它返回轉換后的onnx模型的路徑

       converted_model_path = onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape], np.float32, onnx_file)

然后執行python mxnet2onnx.py，即可在當前工程目錄下生成onnx模型。