PaddleOCR的模型转onnx

<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何将PaddleOCR模型导出为ONNX格式。用户已经提供了一些引用内容，里面提到了使用paddle2onnx工具进行转换，以及后续的模型优化和推理步骤。我需要结合这些信息，给出一个清晰的步骤指南。 首先，我应该确认用户的主要需求是导出ONNX模型，可能还涉及到动态输入尺寸的调整和模型优化。根据引用[1]和[2]，用户提到了使用paddle2onnx命令行工具转换模型，然后通过Python代码修改输入尺寸为动态。同时，引用[2]还提到了使用onnxsim进行模型简化，以及使用onnx_tool进行分析，但用户可能更关注导出步骤，后续优化是补充内容。 接下来，我需要整理步骤。第一步应该是安装必要的库，比如paddle2onnx和PaddlePaddle。然后，使用paddle2onnx命令行工具转换模型，指定模型目录、模型文件、参数文件和保存路径。这里需要注意参数的正确性，比如opset_version设置为11，并启用检查器。 转换完成后，用户可能需要调整输入尺寸为动态，因为默认可能是固定的。引用[1]中的Python代码展示了如何加载ONNX模型并修改输入维度为动态，这一步需要详细说明，特别是如何处理不同的维度（如batch size和高度、宽度）。 然后，模型简化部分可以使用onnxsim，但用户提到效果不大，所以可能需要作为可选步骤。另外，引用[2]中的问题，比如动态形状导致的错误，可能需要提醒用户确保输入形状正确设置，或者固定尺寸的方法。 最后，用户可能需要进行推理测试，引用[3]中的代码可能涉及预处理和后处理，但用户的问题主要集中在导出步骤，所以这部分可能不需要详细展开，但可以简要提及后续推理的准备工作。 需要注意的是，用户提供的引用中有一些代码示例，比如修改输入尺寸和简化模型，这些应该整合到步骤中，并指出可能遇到的问题，如依赖版本问题（onnx_tool需要>=0.2.1）以及如何处理动态输入。 总结步骤： 1. 安装环境：paddlepaddle和paddle2onnx。 2. 使用paddle2onnx命令行转换模型。 3. 调整输入尺寸为动态（可选）。 4. 模型简化（可选）。 5. 验证模型并准备推理。 需要确保每个步骤的命令和代码正确，解释参数的作用，比如--opset_version和--enable_onnx_checker。同时，提醒用户注意模型路径和文件名的正确性，避免路径错误。 另外，用户可能关心如何确认转换后的模型是否正确，可以建议使用netron查看模型结构，或者进行推理测试对比结果。 可能的问题点：用户可能在转换时遇到路径错误，或者模型版本不兼容，需要确保模型文件存在，并且paddle2onnx版本与PaddlePaddle兼容。同时，动态输入调整时，代码中的索引是否正确，比如model.graph.input[0]是否是正确的位置。 最后，生成的相关问题需要围绕导出ONNX后的步骤，比如性能优化、固定尺寸处理、推理部署等，这些在引用中也提到过，可以作为相关问题提出。</think>根据PaddleOCR官方推荐方法，可通过以下步骤将PaddleOCR模型转换为ONNX格式： ### 一、环境准备 1. 安装必要依赖库 ```bash pip install paddlepaddle paddle2onnx onnx onnxsim onnxruntime ``` 需确保paddle2onnx版本≥1.2.6，PaddlePaddle版本≥2.6.1[^2] ### 二、模型转换核心步骤 1. **基础转换命令** ```bash paddle2onnx \ --model_dir ./inference/det/ \ # Paddle模型目录 --model_filename inference.pdmodel \ # 模型结构文件 --params_filename inference.pdiparams \ # 模型参数文件 --save_file ./det.onnx \ # 输出路径 --opset_version 11 \ # ONNX算子集版本 --enable_onnx_checker True # 启用模型校验 ``` 该命令会生成静态输入尺寸的ONNX模型，默认检测模型输入为(?, 3, 640, 640)[^1] 2. **动态尺寸设置（可选）** 若需支持动态输入尺寸，使用Python修改ONNX模型： ```python import onnx model = onnx.load("det.onnx") # 设置动态维度（batch_size和height/width） 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") ``` ### 三、模型优化建议 1. **模型精简** ```python import onnxsim model = onnx.load("det.onnx") model_sim, check = onnxsim.simplify(model) onnx.save(model_sim, "det_sim.onnx") # 生成简化版模型[^2] ``` 2. **模型验证** ```python import onnxruntime as ort ort.InferenceSession("det.onnx") # 无报错则转换成功 ``` ### 四、注意事项 1. 转换前确保PaddleOCR推理模型能正常使用 2. 识别模型转换需额外注意LSTM层的OP兼容性 3. 部署时建议使用固定尺寸以获得最佳性能