X2Paddle支持将其余深度学习框架训练得到的模型，转换至PaddlePaddle模型。
X2Paddle is a toolkit for converting trained model to PaddlePaddle from other deep learning frameworks.

X2Paddle在多个主流的CV模型上，测试过TensorFlow/Caffe/ONNX模型的转换，可以在X2Paddle-Model-Zoo查看我们的模型测试列表，可以在OP-LIST中查看目前X2Paddle支持的OP列表。如果你在新的模型上进行了测试转换，也欢迎继续补充该列表；如若无法转换，可通过ISSUE反馈给我们，我们会尽快跟进。

python == 2.7 | python >= 3.5
paddlepaddle >= 1.8.0

按需安装以下依赖
tensorflow ： tensorflow == 1.14.0
caffe ： 无
onnx ： onnx >= 1.6.0

git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
cd X2Paddle
git checkout develop
python setup.py install

我们会定期更新pip源上的x2paddle版本

pip install x2paddle --index https://pypi.Python.org/simple/

x2paddle --framework=tensorflow --model=tf_model.pb --save_dir=pd_model

x2paddle --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel --save_dir=pd_model

x2paddle --framework=onnx --model=onnx_model.onnx --save_dir=pd_model

# 注意：paddle_infer_model_dir下需包含__model__和__params__两个文件
x2paddle --framework=paddle2onnx --model=paddle_infer_model_dir --save_dir=onnx_model

转换后的模型包括model_with_code和inference_model两个目录。
model_with_code中保存了模型参数，和转换后的python模型代码
inference_model中保存了序列化的模型结构和参数，可直接使用paddle的接口进行加载，见load_inference_model

X2Paddle提供了工具解决如下问题，详见tools/README.md

1. 检测模型是否在PaddleLite中支持
2. 合并模型参数文件

1. X2Paddle使用过程中常见问题
2. 如何导出TensorFlow的pb模型
3. X2Paddle测试模型库
4. PyTorch模型导出为ONNX模型
5. X2Paddle内置的Caffe自定义层

2019.08.05

1. 统一tensorflow/caffe/onnx模型转换代码和对外接口
2. 解决上一版caffe2fluid无法转换多分支模型的问题
3. 解决Windows上保存模型无法加载的问题
4. 新增optimizer，优化代码结构，合并conv、batch_norm的bias和激活函数

如果你需要之前版本的tensorflow2fluid/caffe2fluid/onnx2fluid，可以继续访问release-0.3分支，获取之前版本的代码使用。

X2Paddle refers to the following projects:

• MMdnn