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jiangjiajun 5 năm trước cách đây
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      docs/index.rst
  2. 45 0
      docs/train/model_export.md

+ 1 - 0
docs/index.rst

@@ -34,6 +34,7 @@ PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的深度学习
    train/index
    train/prediction.md
    appendix/parameters.md
+   train/model_export.md
 
 .. toctree::
    :maxdepth: 1

+ 45 - 0
docs/train/model_export.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# 模型保存
+
+## 训练过程保存
+
+PaddleX在模型训练过程中,根据`train`函数接口中的`save_interval_epoch`参数设置,每间隔相应轮数保存一次模型,模型目录中包含了`model.pdparams`, `model.yml`等文件。
+
+在训练过程中保存的模型,可用于作为pretrain_weights继续训练模型,也可使用`paddlex.load_model`接口加载测试模型的预测和评估等。
+
+## 部署模型导出
+
+在前面提到的训练中保存的模型,如若要用于部署(部署可参阅PaddleX文档中的模型多端部署章节),需导出为部署的模型格式,部署的模型目录中包含`__model__`,`__params__`和`model.yml`三个文件。
+
+模型部署在Python层面,可以使用基于高性能预测库的python接口`paddlex.deploy.Predictor`,也可使用`paddlex.load_model`接口。
+
+模型部署可参考文档[部署模型导出](../deploy/export_model.md)
+
+> 【总结】如若模型目录中包含`model.pdparams`,那说明模型是训练过程中保存的,部署时需要进行导出;部署的模型目录中需包含`__model__`,`__params__`和`model.yml`三个文件。
+
+## 模型部署文件说明
+
+- `__model__`:保存了模型的网络结构信息
+- `__params__`: 保存了模型网络中的参数权重
+- `model.yml`:在PaddleX中,将模型的预处理,后处理,以及类别相关信息均存储在此文件中
+
+## 模型导出为ONNX模型
+
+PaddleX作为开放开源的套件,其中的大部分模型均支持导出为ONNX协议,满足开发者多样性的需求。
+> 需要注意的是ONNX存在多个OpSet版本,下表为PaddleX各模型支持导出的ONNX协议版本。
+
+| 模型 | ONNX OpSet 9 | ONNX OpSet 10 | ONNX OpSet 11 |
+| :--- | :----------- | :-----------  | :------------ |
+| 图像分类 | 支持 |  支持 | 支持 |
+| 目标检测(仅YOLOv3系列) | - | 支持 | 支持 |
+| 语义分割(FastSCNN不支持) | - | - | 支持 |
+
+### 如何导出
+
+- 1. 参考文档[部署模型导出](../deploy/eport_model.md),将训练保存的模型导出为部署模型  
+- 2. 安装paddle2onnx `pip install paddle2onnx`,转换命令如下,通过`--opset_version`指定版本(9/10/11)
+
+```
+paddle2onnx --model_dir paddlex_infere_model --save_file model.onnx --opset_version 10 --enable_onnx_checker True
+```
+
+- 附: Paddle2ONNX参阅 [https://github.com/PaddlePaddle/paddle2onnx](https://github.com/PaddlePaddle/paddle2onnx)