PaddlePaddle конвертер

src/csv2html/README.md

@@ -19,4 +19,4 @@ python3 converter.py -t <inf_table.csv> -r <result_file.html> -k <table_kind>
 1. Если агрументы не переданы или переданы некорректно, скрипт завершит
    свою работу.
 1. Таблица формируется с разделителем вида ";", так как столбец 
-   "Infrastucture" содержит данные о вычислительном узле, разделенные запятой.
+   "Infrastucture" содержит данные о вычислительном узле, разделенные запятой.

src/csv2xlsx/README.md

@@ -23,4 +23,4 @@ python3 converter.py -t <inf_table.csv> -r <result_file.xlsx> -k <type>
 1. Если агрументы не переданы или переданы некорректно, скрипт завершит
    свою работу.
 1. csv-таблица формируется с разделителем вида ";", так как столбец 
-   "Infrastucture" содержит данные о вычислительном узле, разделенные запятой.
+   "Infrastucture" содержит данные о вычислительном узле, разделенные запятой.

src/model_converters/paddle_converter/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Conversion to the PaddlePaddle format
+
+PaddlePaddle converter supports conversion to the PaddlePaddle format
+from PyTorch and ONNX formats.
+
+## PaddlePaddle converter usage
+
+Usage of the script:
+
+```bash
+python srcf2paddle.py -m <path/to/input/model> -f <source_framework> \
+                      -p <PyTorch/module/name> -d <output_directory>
+```
+
+### Paddle converter parameters
+
+- `-m / --model_path` is a path to an .onnx or .pth file with the original model.
+- `-f / --framework` is a source framework for convertion to the PaddlePaddle format.
+- `-p / --pytorch_module_name` is a module name for the PyTorch model (it is required
+  if source framework is PyTorch).
+- `-d / --save_dir` is a directory for converted model to be saved to.
+
+### Examples of usage
+
+```bash
+python srcf2paddle.py -m .\public\googlenet-v3-pytorch\inception_v3_google-1a9a5a14.pth \
+                      -f pytorch -p InceptionV3 -d pd
+```
+
+```bash
+python srcf2paddle.py -m .\public\ctdet_coco_dlav0_512\ctdet_coco_dlav0_512.onnx \
+                      -f onnx -d pd
+```
+
+# Conversion from the PaddlePaddle to the ONNX format
+
+paddle2onnx converter supports conversion to the ONNX format from the PaddlePaddle
+format.
+
+## PaddlePaddle converter usage
+
+Usage of the script:
+
+```bash
+python paddle2onnx.py -d .\pd_pth\inference_model -f model.pdmodel \
+                      -p model.pdiparams -m inference.onnx -o 11
+```
+
+### Converter parameters
+
+- `-d / --model_dir` is a path to the directory with the original model.
+- `-f / --model_filename` is a model file name.
+- `-p / --params_filename` is a parameters file name.
+- `-m / --model_path` is a path to the resulting .onnx file.
+- `-o / --opset_version` is a desired opset version of the ONNX model.
+
+### Examples of usage
+
+```bash
+python paddle2onnx.py -d .\pd_pth\inference_model -f model.pdmodel \
+                      -p model.pdiparams -m inference.onnx -o 11
+```

src/model_converters/paddle_converter/paddle2onnx.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+import argparse
+import logging as log
+import sys
+from pathlib import Path
+import os
+
+sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent.parent.parent))
+
+
+def cli_argument_parser():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+
+    parser.add_argument('-d', '--model_dir',
+                        help='Directory to save model in.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='model_dir')
+    parser.add_argument('-f', '--model_filename',
+                        help='Name of the model file name.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='model_filename')
+    parser.add_argument('-p', '--params_filename',
+                        help='Name of the parameters file name.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='params_filename')
+    parser.add_argument('-m', '--model_path',
+                        help='Path to an .onnx file.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='model_path')
+    parser.add_argument('-o', '--opset_version',
+                        help='',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='opset_version')
+    args = parser.parse_args()
+
+    return args
+
+
+def convert_paddle_to_onnx(model_dir: str, model_filename: str, params_filename: str,
+                           model_path: str, opset_version: str):
+    os.system(f"""paddle2onnx --model_dir {model_dir} --model_filename {model_filename}
+    --params_filename {params_filename}
+    --save_file {model_path}
+    --opset_version {opset_version}
+    --enable_onnx_checker True""")
+
+
+def main():
+    log.basicConfig(format='[ %(levelname)s ] %(message)s',
+                    level=log.INFO, stream=sys.stdout)
+    args = cli_argument_parser()
+    convert_paddle_to_onnx(model_dir=args.model_dir, model_filename=args.model_filename,
+                           params_filename=args.params_filename, model_path=args.model_path,
+                           opset_version=args.opset_version)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

src/model_converters/paddle_converter/requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+x2paddle
+paddle2onnx

src/model_converters/paddle_converter/srcf2paddle.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+import torch
+import numpy as np
+import torchvision.models as models
+from x2paddle.convert import pytorch2paddle
+import argparse
+import logging as log
+import sys
+from pathlib import Path
+import os
+
+sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent.parent.parent))
+
+
+def get_model_by_name(model_name):
+    try:
+        model_constructor = getattr(models, model_name)
+        model = model_constructor()
+        return model
+    except AttributeError:
+        raise ValueError(f'Model {model_name} is not found in torchvision.models')
+
+
+def cli_argument_parser():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+
+    parser.add_argument('-m', '--model_path',
+                        help='Path to an .onnx or .pth file.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='model_path')
+    parser.add_argument('-f', '--framework',
+                        help='Original model framework (ONNX or PyTorch)',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        choices=['onnx', 'pytorch'],
+                        dest='framework')
+    parser.add_argument('-p', '--pytorch_module_name',
+                        help='Module name for PyTorch model.',
+                        required=False,
+                        type=str,
+                        choices=['AlexNet', 'VGG', 'ResNet', 'SqueezeNet', 'DenseNet', 'InceptionV3', 'GoogLeNet',
+                                 'ShuffleNetV2', 'MobileNetV2', 'MobileNetV3', 'MNASNet', 'EfficientNet'],
+                        dest='module_name')
+    parser.add_argument('-d', '--save_dir',
+                        help='Directory for converted model to be saved to.',
+                        required=True,
+                        type=str,
+                        dest='save_dir')
+    args = parser.parse_args()
+
+    return args
+
+
+def convert_pytorch_to_paddle(model_path: str, module_name, save_dir: str):
+
+    model = get_model_by_name(module_name)
+    model.load_state_dict(torch.load(model_path))
+    model.eval()
+
+    input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype('float32')
+    pytorch2paddle(model,
+                   save_dir=save_dir,
+                   jit_type='trace',
+                   input_examples=[torch.tensor(input_data)])
+
+
+def convert_onnx_to_paddle(model_path: str, save_dir: str):
+    print(f'x2paddle --framework=onnx --model={model_path} --save_dir={save_dir}')
+    os.system(f'x2paddle --framework=onnx --model={model_path} --save_dir={save_dir}')
+
+
+def main():
+    log.basicConfig(format='[ %(levelname)s ] %(message)s',
+                    level=log.INFO, stream=sys.stdout)
+    args = cli_argument_parser()
+    if args.framework == 'pytorch' and not args.module_name:
+        raise ValueError('Module name for pytorch is not specified')
+    elif args.framework == 'pytorch' and args.module_name:
+        convert_pytorch_to_paddle(model_path=args.model_path,
+                                  module_name=args.module_name, save_dir=args.save_dir)
+    elif args.framework == 'onnx':
+        convert_onnx_to_paddle(model_path=args.model_path, save_dir=args.save_dir)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()