paddleocr训练模型转成onxx

您好！要将PaddleOCR训练的模型转换为ONNX格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装依赖：

   pip install paddlepaddle paddleocr onnxruntime

2. 导入PaddleOCR和相关库：

   import paddleocr
   import paddle.fluid as fluid
   import onnx
   import onnxruntime

3. 加载PaddleOCR训练的模型：

   paddleocr.OCR(rec_img_shapes=[3, 32, 320], rec_char_type='ch', \
                 use_gpu=False, use_angle_cls=True)
   model_path = 'your_model_path'
   model = paddleocr.load_model(model_path)

4. 定义输入和输出的变量：

   input_names = ['image']
   output_names = ['ctc_greedy_decoder_0.tmp_0']
   input_spec = fluid.core.VarDesc.VarType.LOD_TENSOR
   output_spec = fluid.core.VarDesc.VarType.LOD_TENSOR

5. 创建PaddlePaddle的Executor，并加载模型参数：

   exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
   [inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = \
       fluid.io.load_inference_model(dirname=model_path, executor=exe)

6. 使用PaddlePaddle的Fluid框架将模型转换为ONNX格式：

   paddle.onnx.export(
       inference_program,
       path="model.onnx",
       input_spec=[(input_names[0], input_spec)],
       output_spec=[(output_names[0], output_spec)],
       opset_version=11,
       enable_onnx_checker=True)

7. 至此，您已经成功将PaddleOCR训练的模型转换为ONNX格式，并保存为"model.onnx"文件。

请确保您按照上述步骤操作，并将"your_model_path"替换为您的模型路径。如果您使用的是GPU，请