paddleocr转onnx模型

<think>我们已经有了关于将PaddleOCR模型转换为ONNX格式的引用信息，现在需要根据这些引用信息回答用户的问题。用户的问题是如何将PaddleOCR模型转换为ONNX格式。根据引用[1]和引用[2]的内容，我们可以整理出转换步骤。引用[1]提到了一个仓库（RapidAI/paddleocr_convert）专门用于将PaddleOCR推理模型转换为ONNX格式，并且特别说明了识别模型需要提供字典的原始txt路径。引用[2]则详细说明了使用paddle2onnx工具进行转换的步骤，以及如何修改ONNX模型的输入尺寸（动态尺寸）。由于用户的问题比较直接，我们按照以下步骤来回答：1.说明转换工具：可以使用paddle2onnx工具，也可以使用RapidAI提供的专用转换仓库（针对PaddleOCR）。2.针对检测模型和识别模型的不同处理（特别是识别模型需要字典路径）。3.给出具体命令和步骤。4.注意动态尺寸调整（如果需要）。在回答中，我们需要参考引用[1]和[2]的内容，并在适当位置添加引用标识。我们按照用户要求使用中文回答，并且注意：-行内数学表达式用$...$，但由于问题中没有涉及数学表达式，可以忽略。-独立公式用$$...$$，同样本问题可能不需要。-LaTeX语法正确（同样，此处可能不需要LaTeX）。-生成相关问题。注意：回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识[^1]或[^2]等。由于引用中提供了两个方法，我们都可以介绍，让用户选择。步骤如下：步骤1:安装必要的工具（paddle2onnx）步骤2:下载PaddleOCR推理模型步骤3:执行转换命令（检测模型和识别模型的命令略有不同）步骤4:（可选）调整ONNX模型的输入尺寸为动态尺寸同时，也要提到RapidAI/paddleocr_convert仓库的使用方法（根据引用[1]）。现在，我们可以组织回答：#将PaddleOCR模型转换为ONNX格式的步骤根据参考内容，将PaddleOCR模型转换为ONNX格式主要有以下两种方法：##方法一：使用paddle2onnx工具（推荐）1.**安装paddle2onnx**使用pip安装paddle2onnx：```bashpipinstallpaddle2onnx```2.**准备PaddleOCR推理模型**确保已经下载了PaddleOCR的推理模型（包括检测模型、识别模型等），推理模型通常包含`inference.pdmodel`和`inference.pdiparams`两个文件。3.**转换检测模型**使用以下命令转换检测模型：```bashpaddle2onnx--model_dir./inference/det/--model_filenameinference.pdmodel--params_filenameinference.pdiparams--save_file./onnx_model/det.onnx--opset_version11--enable_onnx_checkerTrue```其中：-`--model_dir`：推理模型所在目录（包含`.pdmodel`和`.pdiparams`的目录）-`--model_filename`：模型文件名，一般为`inference.pdmodel`-`--params_filename`：参数文件名，一般为`inference.pdiparams`-`--save_file`：输出的ONNX模型路径-`--opset_version`：ONNX算子集版本，建议11-`--enable_onnx_checker`：是否启用ONNX检查，建议True转换完成后，默认的输入尺寸为固定尺寸（如检测模型为`[-1,3,640,640]`）。如果需要动态尺寸（如支持不同高度和宽度），可以使用Python代码调整：```pythonimportonnxmodel=onnx.load('./onnx_model/det.onnx')#将输入尺寸改为动态（批量维度、高度、宽度）model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param='?'model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[2].dim_param='?'model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[3].dim_param='?'onnx.save(model,'./onnx_model/det_dynamic.onnx')```[^2]4.**转换识别模型**识别模型的转换命令与检测模型类似，但要注意识别模型需要额外的字典文件（在后续推理中用于将输出转换为文字）。但是，在转换ONNX模型时，paddle2onnx命令并不包含字典信息。根据引用[1]，如果使用RapidAI提供的专用转换工具，则可以在转换识别模型时指定字典路径。而paddle2onnx转换的识别模型不包含字典，所以需要在后续推理代码中单独提供字典。转换识别模型的命令示例：```bashpaddle2onnx--model_dir./inference/rec/--model_filenameinference.pdmodel--params_filenameinference.pdiparams--save_file./onnx_model/rec.onnx--opset_version11--enable_onnx_checkerTrue```同样，也可以调整输入尺寸为动态（注意识别模型输入尺寸可能与检测模型不同，例如高度固定为32）。##方法二：使用RapidAI/paddleocr_convert仓库这个仓库是专门针对PaddleOCR模型转换的，特别是对于识别模型，可以在转换时写入字典信息，方便与RapidOCR配合使用。1.**克隆仓库**```bashgitclonehttps://github.com/RapidAI/paddleocr_convert.gitcdpaddleocr_convert```2.**安装依赖**请按照仓库的README安装所需依赖。3.**转换模型**使用仓库中的脚本进行转换。识别模型需要提供字典文件（原始txt文件的URL或路径），该字典会被写入ONNX模型中。```pythonpaddleocr_convert.py--model_path<模型tar文件的路径或URL>--dict_path<字典txt文件路径或URL>```具体使用步骤请参考仓库文档[^1]。>注意：该工具主要面向RapidOCR，转换后的ONNX模型可直接用于RapidOCR推理。#注意事项-转换时请确保PaddlePaddle版本与paddle2onnx兼容。-转换后的ONNX模型建议用Netron可视化检查。-如果转换识别模型，字典文件在转换时并不是必须（方法一不包含字典，方法二包含），但推理时需要字典。以上步骤综合参考了引用内容[^1][^2]。§§相关问题§§1.如何调整ONNX模型的输入尺寸？2.除了ONNX，PaddleOCR模型还能转换成哪些格式？3.转换后如何测试ONNX模型的准确率？</think> ### PaddleOCR模型转换ONNX格式指南 根据引用内容，将PaddleOCR模型转换为ONNX格式的主要方法如下： #### 方法一：使用paddle2onnx工具（推荐） 1. **安装环境** ```bash pip install paddle2onnx ``` 2. **转换检测模型** ```bash paddle2onnx --model_dir ./inference/det/ \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --save_file ./det.onnx \ --opset_version 11 \ --enable_onnx_checker True ``` - `model_dir`：Paddle检测模型目录 - 输出固定尺寸ONNX模型（默认640×640）[^2] 3. **转换识别模型** ```bash paddle2onnx --model_dir ./inference/rec/ \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --save_file ./rec.onnx ``` > 需额外提供字典文件路径（原始txt）[^1] 4. **动态尺寸调整**（可选） ```python import onnx model = onnx.load("det.onnx") # 修改维度参数为动态 model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param = '?' model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[2].dim_param = '?' model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[3].dim_param = '?' onnx.save(model, "det_dynamic.onnx") ``` 支持任意批处理大小和图像尺寸[^2] #### 方法二：使用专用转换库 ```bash git clone https://github.com/RapidAI/paddleocr_convert python convert.py --model_url <MODEL_TAR_URL> \ --dict_path <DICT_RAW_TXT_URL> ``` 针对识别模型需提供字典原始txt的RAW链接（GitHub右上角Raw按钮获取）[^1] #### 关键注意事项 1. **识别模型特殊处理** - 必须提供字典文件原始txt路径（GitHub RAW链接） - 字典会直接写入ONNX模型文件[^1] 2. **输入尺寸调整** - 固定尺寸（默认640×640） - 动态尺寸需通过ONNX API修改 - 支持批处理维度`?`和可变H/W[^2] 3. **版本兼容** - 推荐opset_version=11 - 开启ONNX格式检查`--enable_onnx_checker True`