資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：是微軟開源的用于不同深度學(xué)習(xí)框架和的模型之間互相轉(zhuǎn)換的工具，通過模型的中間表示來完成不同框架模型之間的轉(zhuǎn)換。
MMdnn簡(jiǎn)介
在工業(yè)街和學(xué)術(shù)界中，開發(fā)者或者研究人員可以選擇多種深度學(xué)習(xí)框架來構(gòu)建模型，每種框架有自己特有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義以及模型保存格式，這種框架之間的鴻溝阻礙了不同框架模型之間的操作。MMdnn是微軟開源的用于不同深度學(xué)習(xí)框架(Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx和CoreML)的模型之間互相轉(zhuǎn)換的工具，通過模型的中間表示來完成不同框架模型之間的轉(zhuǎn)換。其代碼被托管在微軟的Github中：https://github.com/Microsoft/MMdnn
支持的框架
目前MMdnn支持的深度學(xué)習(xí)框架有：
Caffe
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
CoreML
Keras
MXNet
ONNX?
PyTorch
TensorFlow (實(shí)驗(yàn)性的)?
DarkNet (只在源碼中有, 實(shí)驗(yàn)性的)
已測(cè)試的模型轉(zhuǎn)換
MMdnn在一些ImageNet模型上測(cè)試的結(jié)果：
MMdnn的安裝
MMdnn可以使用pip直接安裝：
pip install mmdnn
使用下面的方法可以安裝版本的MMdnn:
pip install -U git+https://github.com/Microsoft/MMdnn.git@master
用MMdnn進(jìn)行模型的轉(zhuǎn)換
MMdnn可以使用pip直接安裝：
模型的轉(zhuǎn)換只需要一行命令，例如下面的命令會(huì)下載TensorFlow的ResNet V2 152模型，并使用MMdnn將其轉(zhuǎn)換為PyTorch模型：
mmdownload -f tensorflow -n resnet_v2_152 -o ./
mmconvert -sf tensorflow -in imagenet_resnet_v2_152.ckpt.meta -iw imagenet_resnet_v2_152.ckpt --dstNodeName MMdnn_Output -df pytorch -om tf_resnet_to_pth.pth
用MMdnn進(jìn)行模型可視化
下載預(yù)訓(xùn)練的模型：
mmdownload -f keras -n inception_v3
將預(yù)訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換為中間表示：
mmtoir -f keras -w imagenet_inception_v3.h5 -o keras_inception_v3
打開MMdnn模型可視化工具h(yuǎn)ttp://mmdnn.eastasia.cloudapp.azure.com:8080/并選擇文件keras_inception_v3.json：
官方示例教程
Keras "inception V3"轉(zhuǎn)換為CNTK模型：https://github.com/Microsoft/MMdnn/blob/master/docs/keras2cntk.md
TensorFlow slim模型ResNet V2 152轉(zhuǎn)換為PyTorch模型：https://github.com/Microsoft/MMdnn/blob/master/docs/tf2pytorch.md
Mxnet模型LResNet50E-IR轉(zhuǎn)換為TensorFlow模型：https://github.com/Microsoft/MMdnn/issues/85
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