paddle网络结构编程

在PaddlePaddle中，可以使用两种方式进行模型组网编程，即Sequential组网和Layer组网。

当需要构建简单的线性结构模型时，可以使用Sequential组网。Sequential组网会自动按照层次堆叠顺序完成网络的前向计算过程，简化了定义前向计算函数的代码。但是，对于需要进行分支判断的模型，需要使用paddle.nn.Layer组网方式来实现。

相关问题

onnx2paddle

### 将ONNX模型转换为PaddlePaddle模型

为了实现从ONNX到PaddlePaddle模型的转换，可以利用`onnx2paddle`工具。此工具提供了Python接口以及命令行界面来完成这一过程。

安装`onnx2paddle`可以通过pip轻松完成：

pip install onnx2paddle

一旦安装完毕，有两种方法来进行转换操作：一种是通过命令行执行，另一种是在Python脚本中调用API函数。

#### 使用命令行进行转换

可以直接运行以下命令来启动转换流程[^2]：

onnx2paddle --input <path_to_onnx_model> --output <directory_for_paddle_model>

这里 `<path_to_onnx_model>` 是待转换的ONNX模型路径，而`<directory_for_paddle_model>`则是希望保存转换后PaddlePaddle模型的位置。

#### 在Python环境中使用API

如果偏好编程方式，则可以在Python代码里导入必要的库并调用相应的功能：

from onnx2paddle import Converter

converter = Converter(
    input_proto='model.onnx',  # 输入的ONNX模型文件名
    output_dir='./converted'   # 输出目录
)

# 执行转换
converter.run()

上述两种途径均能有效地把ONNX格式的数据结构映射成兼容于PaddlePaddle框架的形式，从而使得这些经过预训练或微调过的神经网络能够在基于PaddlePaddle的应用程序中继续发挥作用[^3]。

paddle静态模型

### PaddlePaddle静态图模型概述

在PaddlePaddle框架中，存在动态图和静态图两种模式来定义计算逻辑。对于希望提高性能以及便于部署的应用场景而言，采用静态图是一种常见做法[^1]。

#### 方式一：@to_static装饰器实现动静转换

通过`@to_static`装饰器可以将原本基于动态图编写的网络转变为静态图执行形式。这种方式不仅适用于预测阶段的模型导出，同样可以在训练过程中发挥作用——即将部分或全部前向传播过程转化为静态图子图来进行优化处理。

import paddle
from paddle.jit import to_static

class SimpleNet(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
    
    @to_static
    def forward(self, input_x):
        y_pred = ...  # 定义具体的运算流程
        return y_pred

此方法允许开发者享受静态图带来的效率提升的同时保持原有的编程习惯不变；而且由于其灵活性较高，因此非常适合那些既需要高效训练又关注最终产品化效果的任务需求。

#### 动态图转静态图并保存模型参数

当完成模型的设计与训练之后，为了能够方便地将其应用于实际环境中，则需利用特定API接口如`paddle.save()`把已经学习好的权重信息存储下来以便后续加载使用[^2]：

# 假设model是我们之前创建的一个神经网络实例对象
state_dict = model.state_dict()
paddle.save(obj=state_dict, path="my_saved_model.pdparams")
print(f"模型已成功保存至路径: my_saved_model.pdparams")

上述操作会将指定目录下的`.pdparams`文件内记录下该时刻所有可训练变量的具体数值状态，从而实现了对整个模型结构及其对应参数的有效封装。