PaddleOCR转ONNX

1、环境：

pip install paddle2onnx

Windows10下PaddleOCR可以正常inference，然后转存为onnx模型进行推理加速。
paddle：paddlepaddle-gpu=2.0.0rc1；
paddle2onnx：paddle2onnx=0.5；
onnx：onnx=1.8.0；
onnxruntime：onnxruntime-gpu=1.6.0；
cuda：cuda=10.1；
cudnn：cudnn=7.6.5；
这边onnxruntime-gpu需要安装cuda，onnxruntime就不需要，正常无需gpu加速，已可达到使用需求。

2、模型转换（paddle-onnx）
（1）检测模型
paddle2onnx --model_dir ./inference_large/det/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./onnx_model/det_large.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True
1
通过上述命令在目录onnx_model下得到PaddleOCR检测模型的onnx模型，该模型可以放到netron上查看输入尺寸，默认为（-1 * 3 * 640 * 640），如果我们需要修改模型输入的尺寸和batch，可以用onnx修改得到的onnx模型输入尺寸（？ * 3 * ？ * ？）：

file_path = './onnx_model/det_large.onnx'
model = onnx.load(file_path)
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param = '?'
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[2].dim_param = '?'
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[3].dim_param = '?'
onnx.save(model, './onnx_model/det_large_dynamic.onnx')

（2）识别模型
paddle2onnx --model_dir ./inference_large/rec/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./onnx_model/rec_large.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True
1
同理，通过上述命令在目录onnx_model下得到PaddleOCR检测模型的onnx模型，该模型可以放到netron上查看输入尺寸，默认为（-1 * 3 * 32 * 100），如果我们需要修改模型输入的尺寸和batch，可以用onnx修改得到的onnx模型输入尺寸（？ * 3 * ？ * ？）：

file_path = '。/onnx_model/rec_large.onnx'
model = onnx.load(file_path)
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param = '?'
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[2].dim_param = '?'
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[3].dim_param = '?'
onnx.save(model, './onnx_model/rec_large_dynamic.onnx')
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