Github 項目推薦 | 微軟開源 MMdnn，模型可在多深度學習框架間轉換

雷鋒網 AI 研習社按：近期，微軟開源了 MMdnn，這是一套能讓用戶在不同深度學習框架間做相互操作的工具。比如，模型的轉換和可視化，并且可以讓模型在 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch 和 CoreML 之間轉換。雷鋒網 AI 研習社將微軟 Github 官網介紹編譯如下，供開發者參考： 

Github 地址：https://github.com/Microsoft/MMdnn

MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」的意思是深度神經網絡。它可以將由一個框架訓練的 DNN 模型轉換到其他框架里，其主要的特點如下：

• Model File Converter 在不同框架間轉換 DNN 模型。

• Model Code Snippet Generator 為框架生成訓練代碼

• Model Visualization DNN 網絡結構和框架參數可視化

• Model compatibility testing（正在開發中）

安裝

開發者可以從以下鏈接獲得 MMdnn 的穩定版本：

pip install https://github.com/Microsoft/MMdnn/releases/download/0.1.3/mmdnn-0.1.3-py2.py3-none-any.whl

或者嘗試下最新的版本：

pip install -U git+https://github.com/Microsoft/MMdnn.git@master

特征

模型轉換

整個工業界和學術界有很多現成的框架供開發人員和研究人員參考和使用，每個框架都有各自的網絡結構定義和模型存儲格式?？蚣苤g的差異阻礙了模型之間的相互操作。

MMdnn 提供一個模型轉換器，用于幫助開發者在不同框架之間通過中間格式轉換模型。

支持的框架：

• Caffe

• Keras

• MXNet

• Tensorflow (Experimental) (Highly recommend you read the README of tensorflow firstly)

• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) (Destination only)

• PyTorch (Destination only)

• CoreML (Experimental, Destination only)

測試的模型

官方用 ImageNet 模型測試了目前已經支持的框架的模型轉換功能。

在測試的框架

• PyTorch (Source)

• CNTK (Source)

• Caffe2

• ONNX

在測試的模型

• RNN

• Image Style Transfer

• Object Detection

模型可視化

你可以使用 MMdnn 模型可視化器并且提交 IR json 文件來可視化你的模型。在運行下面的命令行之前，你需要用你最喜歡的包管理器安裝 Keras、Tensorflow 和相關的請求。

用 Keras 「inception_v3」模型做示例：

1.下載預訓練模型

python -m mmdnn.conversion.examples.keras.extract_model -n inception_v3

2.將預訓練模型轉換為中間表征

python3 -m mmdnn.conversion._script.convertToIR -f keras -d keras_inception_v3 -n imagenet_inception_v3.json

3.打開 Open the MMdnn model visualizer 然后選擇文件 keras_inception_v3.json

詳細說明和示例請參照 MMdnn 官方 Github 頁面：

https://github.com/Microsoft/MMdnn

有關 MMdnn 后續的更新，雷鋒網 AI 研習社將持續關注。

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