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https://github.com/MegEngine/mgeconvert
MegEngine到其他框架的转换器
https://github.com/MegEngine/mgeconvert
megengine
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JSON representation
MegEngine到其他框架的转换器
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/MegEngine/mgeconvert
- Owner: MegEngine
- License: apache-2.0
- Created: 2020-11-12T10:18:14.000Z (almost 4 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2023-04-27T05:16:03.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-09-20T15:28:01.813Z (about 2 months ago)
- Topics: megengine
- Language: Python
- Homepage: https://megengine.org.cn/
- Size: 42.1 MB
- Stars: 67
- Watchers: 9
- Forks: 15
- Open Issues: 7
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
- Code of conduct: CODE_OF_CONDUCT.md
Awesome Lists containing this project
README
# MgeConvert
MgeConvert 是适用于 [MegEngine](https://github.com/MegEngine/MegEngine) 模型的转换器, 可将MegEngine导出的[mge静态图模型](https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/user-guide/model-development/serialization/index.html#dump-traced-model)或[TracedModule模型](https://www.megengine.org.cn/doc/stable/zh/user-guide/model-development/traced_module/quick-start.html#tracedmodule)转换为第三方模型文件。
目前支持转换的第三方框架有 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe)、[ONNX](https://github.com/onnx/onnx) 和 [TFLite](https://www.tensorflow.org/lite/guide)，支持的模型包括 ResNet、ResNext、ShuffleNet 等，如果需要适配其他模型, 可能需要添加更多的算子支持。
目前，MgeConvert 亦支持将 ONNX 模型转换到 mge/TracedModule 模型。
MgeConvert转换器的结构包含前端、中间表示（IR）、后端三个部分：
1. 前端的部分位于 `frontend` 目录下, 支持 mge 和 traced module 模型格式，可以将 MegEngine 序列化出来的计算图转为IR图结构
2. IR部分位于 `converter_ir`目录下，包含图和 IR 算子定义、对计算图做变换的 transform rules 以及对量化模型处理的量化器
3. 后端的部分位于 `backend` 目录下，包含caffe、onnx、tflite的转换器，可以将IR图结构转换为第三方框架的模型文件
- [MgeConvert](#mgeconvert)
- [Feature 支持说明](#feature-支持说明)
- [依赖说明](#依赖说明)
- [安装方式](#安装方式)
- [pip 安装(推荐)](#pip-安装推荐)
- [源代码安装](#源代码安装)
- [使用方式](#使用方式)
- [1. 命令行使用](#1-命令行使用)
- [1.1 :sparkles: caffe模型转换](#11-sparkles-caffe模型转换)
- [1.1.1 float模型转换](#111-float模型转换)
- [1.1.2 QAT模型转换](#112-qat模型转换)
- [1.2 :sparkles: tflite模型转换](#12-sparkles-tflite模型转换)
- [1.2.1 float模型转换](#121-float模型转换)
- [1.2.2 QAT模型转换](#122-qat模型转换)
- [1.3 :sparkles: onnx模型互转](#13-sparkles-onnx模型互转)
- [2. python接口使用](#2-python接口使用)
- [FAQ 常见问题说明](#faq-常见问题说明)
- [算子支持列表](#算子支持列表)
## Feature 支持说明
- :white_check_mark: 已支持，并完成测试
- :memo: 未支持，或尚未测试完全
- :boom: 明确不支持
| TracedModule | tflite | caffe | onnx |torchscript|
|---------------------|--------------------|--------------------|--------------------|-----------|
| QAT | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :memo: |:white_check_mark:|
| Quantized | :white_check_mark: | :boom: | :memo: | :boom: |
| Float32 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |:white_check_mark:|
| Mge | tflite | caffe | onnx |
|---------------------|--------------------|--------------------|--------------------|
| QAT | :boom: | :boom: | :boom: |
| Quantized | :memo: | :boom: | :memo: |
| Float32 | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
## 依赖说明
MgeConvert 基于 MegEngine 工作，因此确保您的电脑已经安装 MegEngine(>=1.0)。
1. caffe
- Python packages: protobuf>=3.11.0
2. onnx
- Python packages: protobuf, onnx>=1.8.0, onnxruntime, onnxoptimizer==0.2.7, onnx-simplifier==0.3.6
3. tflite
- Python packages: pybind11==2.6.2
- third party: [flatbuffers](https://github.com/google/flatbuffers.git)==1.12.0
4. torchscript
- torch >= 1.10
> :warning: 安装时以上依赖覆盖本地版本
## 安装方式
> 如果安装过0.5.0及之前版本的mgeconvert，重新安装前请先使用sudo权限卸载旧版本：
>
> ```bash
> sudo pip3 uninstall mgeconvert
> ```
### pip 安装(推荐)
mgeconvert v1.0.0 开始支持源码包安装:
- 以 caffe 为例，下面这条指令将安装caffe 转换器并处理相关依赖：
```bash
pip3 install mgeconvert --user --install-option="--targets=caffe"
```
> ``--targets`` 的可选值有 caffe、onnx、tflite 和 all。 `all` 代表安装全部转换器。可选值支持组合传入，比如 ``--targets=caffe,tflite`` 。
> ``tflite`` 转换器的schema默认使用r2.3版本，支持使用参数 ``tfversion`` 选择tflite schema的版本, 比如 ``--install-option="--targets=tflite --tfversion=r2.4"``
### 源代码安装
安装选项说明同上，以 caffe 为例，下面的命令将安装0.5.0版本的caffe转换器：
```bash
git clone https://github.com/MegEngine/[email protected]
cd mgeconvert
pip3 install . --user --install-option="--targets=caffe"
```
> :warning: 如果需要转换``TracedModule``模型，请安装0.5.0及以上版本
## 使用方式
转换器按输入模型格式主要分为两种：
1. 使用megengine jit.trace [dump](https://megengine.org.cn/doc/stable/zh/user-guide/model-development/jit/dump.html#dump) 出来的序列化模型，这类模型的转换器以 `mge_to` 命名
2. [TracedModule](https://megengine.org.cn/doc/stable/zh/user-guide/deployment/traced_module/index.html#) 导出的序列化模型，这类模型的转换器以 `tracedmodule_to` 命名
### 1. 命令行使用
执行脚本位于 ``~/.local/bin`` 文件夹内，使用前需要将此路径加入到环境变量 ``PATH`` 中。
命令行支持命令补全，执行 `convert --init` 即可使用。
查询支持的转换框架，结果取决于安装时的 ``--install-option``：
```bash
convert -h
```
以 mge模型转 caffe 为例，查询转换参数：
```bash
convert mge_to_caffe -h
```
### 1.1 :sparkles: caffe模型转换
#### 1.1.1 float模型转换
- 转换mge模型的参考命令：
```bash
convert mge_to_caffe -i model.mge -c out.prototxt -b out.caffemodel
```
- 转换 TracedModule 模型的参考命令：
```bash
convert tracedmodule_to_caffe -i model.tm -c out.prototxt -b out.caffemodel
```
#### 1.1.2 QAT模型转换
mgeconvert 支持将 QAT TracedModule 模型转换到caffe：
- QAT模型转caffe默认会导出量化参数文件，通过 `quantize_file_path` 指定量化参数文件路径：
```bash
convert tracedmodule_to_caffe -i qat_model.tm -c out.prototxt -b out.caffemodel --quantize_file_path quant_params.json
```
- 添加 `param_fake_quant` 参数可选择对模型参数进行假量化：
```bash
convert tracedmodule_to_caffe -i qat_model.tm -c out.prototxt -b out.caffemodel --quantize_file_path quant_params.json --param_fake_quant
```
- 如果QAT模型中没有QuantStub对输入数据进行量化处理，可以用 **`--input_data_type --input_scales --input_zero_points`** 在转换时指定输入数据的量化类型、scale和zero_point量化参数，如果有多个scale、zero point用逗号隔开 ：
```bash
convert tracedmodule_to_caffe -i qat_model.tm -c out.prototxt -b out.caffemodel --quantize_file_path quant_params.json --input_data_type quint8 --input_scales 0.125 --input_zero_points 128
```
### 1.2 :sparkles: tflite模型转换
TFlite转换器支持 float32 和量化的 TracedModule 转换。
#### 1.2.1 float模型转换
转换float模型的命令参考：
```bash
convert mge_to_tflite -i model.mge -o out.tflite
```
```bash
convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite
```
#### 1.2.2 QAT模型转换
- 对于QAT模型，可以通过添加tracedmodule_to_tflite转换器中的 `require_quantize` 选项，转换出tflite支持的量化数据类型（int8/uint8/int16/int32）量化后的Quantized 模型:
```bash
convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --require_quantize
```
也可不设置 **`--require_quantize`** 选项，转换出float32模型和量化参数文件。
```bash
convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --quantize_file_path quant_params.json
```
- 对于QAT模型，还可以通过设置 **`--param_fake_quant`** 参数来选择是否对参数进行假量化。
```bash
convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --quantize_file_path quant_params.json --param_fake_quant
```
- 如果QAT模型中没有QuantStub对输入数据进行量化处理，可以用 **`--input_data_type --input_scales --input_zero_points`** 在转换时指定输入数据的量化类型、scale和zero_point量化参数，如果有多个scale、zero point用逗号隔开：
```bash
convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --input_data_type quint8 --input_scales 0.125,0.125 --input_zero_points 128,128 --require_quantize
```
### 1.3 :sparkles: onnx模型互转
mgeconvert 转 onnx 模型支持 [opset](https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md) 7~12 的转换。
onnx 转 mge/TracedModule 对各时期的 opset 变更均进行了适配，理论上没有 opset 的限制。
目前只支持float模型的互转，转换命令参考：
```bash
convert mge_to_onnx -i model.mge -o out.onnx
```
```bash
convert tracedmodule_to_onnx -i tracedmodule.tm -o out.onnx
```
```bash
convert onnx_to_mge -i model.onnx -o out.mge
```
```bash
convert onnx_to_tracedmodule -i tracedmodule.onnx -o out.tm
```
### 2. python接口使用
可参考[wiki](https://github.com/MegEngine/mgeconvert/wiki/Mgeconvert-Python-Api-Doc)中的例子。
## FAQ 常见问题说明
1. 安装时出现类似报错：
```
error removing /home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/mgeconvert-0.5.0-py3.6.egg-info:
[Errno 13] Permission denied: '/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/mgeconvert-0.5.0-py3.6.egg-info/PKG-INFO'
```
这是使用sudo安装过旧版本出现的权限问题，先卸载旧版本再安装：
> ```bash
> sudo pip3 uninstall mgeconvert
> ```
2. 使用`tflite`转换器时`fbconverter.so`出现 `undefined symbol`错误：
```
ImportError: /home//lib/python3.6/site-packages/mgeconvert/backend/ir_to_tflite/pyflexbuffers/fbconverter.so: undefined symbol: _ZN11flatbuffers13ClassicLocale9instance_E
```
这是链接的`libflatbuffers.so`版本和依赖版本不一致导致的问题，执行以下命令使用`mgeconvert`编译的`libflatbuffers.so` ：
> ```bash
> export LD_LIBRARY_PATH=$MGECONVERT_PATH/backend/ir_to_tflite/pyflexbuffers/lib:$LD_LIBRARY_PATH
>```
## 算子支持列表
### tracedmodule -> {tflite, caffe, onnx}
| tracedmodule:rocket:
mgo:fire: | TFLite | Caffe | ONNX |
|--------------------------|---------|---------|---------|
| abs | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| average pool2d | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| batchnorm | ×
× | ✓
✓ | ✓
✓ |
| broadcast | ×
× | ✓
✓ | ✓
✓ |
| ceil | ×
× | ×
× | ✓
✓ |
| concat | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| conv2d | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| convtranspose2d | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| div(true_div) | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| exp | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| elemwise max | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| floor | ×
× | ×
× | ✓
✓ |
| log | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| matrix mul | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| max pool2d | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| mul | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| pad | ✓
× | ×
× | ×
× |
| pow | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| reduce max | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| reduce min | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| reduce mean | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| reduce sum | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| relu | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| relu6 | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| reshape | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| resize | ✓
✓ | ×
× | ✓
✓ |
| sigmoid(logistic) | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| softmax | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| leaky_relu | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| sub | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| slice(subtensor) | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| squeeze(axis_add_remove) | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| tanh | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| typecvt | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| transpose(dimshuffle) | ✓
✓ | ✓
✓ | ✓
✓ |
| AdaptiveAvgPool2d | ×
× | ✓
✓ | ✓
✓ |
| flatten | ×
× | ×
× | ✓
✓ |
### onnx -> {tracedmodule, mge}
| ONNX | tracedmodule:rocket:
mge:fire: |
|--------------------------|---------|
| Abs | ✓
✓ |
| AveragePool | ✓
✓ |
| Cast | ✓
✓ |
| Conv | ✓
✓ |
| Clip | ✓
✓ |
| Concat | ✓
✓ |
| Div | ✓
✓ |
| Dropout | ✓
✓ |
| Flatten | ✓
✓ |
| Gather | ✓
✓ |
| Gemm | ✓
✓ |
| GlobalAveragePool | ✓
✓ |
| GlobalMaxPool | ✓
✓ |
| Hardsigmoid | ✓
✓ |
| LSTM | ✓
✓ |
| MaxPool | ✓
✓ |
| Mul | ✓
✓ |
| Pow | ✓
✓ |
| Reduce | ✓
✓ |
| Relu | ✓
✓ |
| Reshape | ✓
✓ |
| Resize | ✓
✓ |
| Shape | ✓
✓ |
| Sigmoid | ✓
✓ |
| Slice | ✓
✓ |
| Softmax | ✓
✓ |
| Sqrt | ✓
✓ |
| Sub | ✓
✓ |
| Transpose | ✓
✓ |
| Unsqueeze | ✓
✓ |