ppocr推理模型转onnx,python代码
时间: 2023-08-25 07:04:32 浏览: 59
以下是将ppocr推理模型转换为ONNX格式的Python代码:
```python
import paddle
import numpy as np
import onnx
from onnx import helper, TensorProto
# 加载模型
model_path = 'path/to/ppocr_inference_model'
paddle_model = paddle.jit.load(model_path)
# 定义输入张量
input_shape = (1, 3, 640, 640)
input_tensor = np.zeros(input_shape).astype('float32')
input_name = 'input'
input_tensor_proto = helper.make_tensor_value_info(input_name, TensorProto.FLOAT, input_shape)
# 转换为ONNX模型
output_name = 'output'
output_tensor_proto = helper.make_tensor_value_info(output_name, TensorProto.FLOAT, None)
node_def = helper.make_node(
'prim',
[input_name],
[output_name],
domain='ppocr'
)
graph_def = helper.make_graph(
[node_def],
'ppocr_onnx',
[input_tensor_proto],
[output_tensor_proto]
)
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='ppocr')
onnx.checker.check_model(model_def)
onnx.save(model_def, 'path/to/ppocr_onnx_model')
```
在上面的代码中,首先加载ppocr推理模型,然后定义输入张量的形状、名称和类型。接下来,创建ONNX模型的节点和图,将输入张量作为图的输入,将模型输出作为图的输出。最后,通过ONNX模型检查器检查模型的正确性,并将模型保存到指定路径中。