【源码】基于Python的MegEngine模型转换工具

项目简介

本项目是一套基于Python的工具，可将MegEngine模型转换为Caffe、ONNX和TFLite模型，还能验证转换后模型的功能与准确性。它支持多种模型格式，涵盖MegEngine的mge和TracedModule模型，以及Caffe、ONNX和TFLite等第三方框架的模型。

项目的主要特性和功能

1. 模型转换：能把MegEngine的mge和TracedModule模型转换成Caffe、ONNX和TFLite模型。
2. 模型验证：通过加载转换后的模型并使用相同输入数据进行前向传播，验证其与原始MegEngine模型输出的一致性。
3. 量化支持：支持量化模型的转换，可导出QAT（Quantization - Aware Training）模型和量化参数。
4. 多框架支持：支持将ONNX模型转换回MegEngine模型，实现双向转换。

安装使用步骤

1. 安装依赖

确保已安装以下依赖库： - MegEngine (>=1.0) - Caffe相关依赖：protobuf>=3.11.0 - ONNX相关依赖：protobuf, onnx>=1.7.0, onnx - simplifier - TFLite相关依赖：pybind11==2.6.2, flatbuffers==1.12.0

建议在虚拟环境中安装以避免依赖冲突。

2. 安装MgeConvert

通过pip安装MgeConvert工具（此处原总结未给出具体命令，需补充完整）。

3. 使用命令行转换模型

转换MegEngine模型为Caffe模型

bash convert mge_to_caffe -i model.mge -c out.prototxt -b out.caffemodel

转换TracedModule模型为TFLite模型

bash convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite

转换ONNX模型为MegEngine模型

bash convert onnx_to_mge -i model.onnx -o out.mge

4. 使用Python接口

（原总结未给出具体内容，可根据实际代码补充调用示例等）

注意事项

1. 版本兼容性：确保MegEngine、Caffe、ONNX和TFLite的版本与工具兼容。
2. 输入数据：验证过程中使用的输入数据应与原始模型训练时使用的数据类似，以确保结果的准确性。
3. 性能考虑：在验证模型准确性时，可能需要较长时间，具体取决于模型的大小和复杂度。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】