mxnet模型转onnx模型

1.安装mxnet开发环境

这里我安装的是gpu的版本，直接使用命令安装即可：

sudo pip3 install mxnet-cu100

也可以在安装的时候用 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 指定阿里源，安装速度会快很多。

2.模型转换代码

import numpy as np
import mxnet as mx
from mxnet.contrib import onnx as onnx_mxnet

sym = './model-symbol.json'
params = './model-0000.params'
input_shape = (1, 3, 112, 112)
onnx_file = './mobilefacenet.onnx'

converted_model_path = onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape], np.float32, onnx_file)

我使用的是insightface的人脸识别模型，转换过程中遇到如下错误，BN层在转换过程中引起的。

onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Unrecognized attribute: spatial for operator BatchNormalization

==> Context: Bad node spec: input: "conv_1_conv2d" input: "conv_1_batchnorm_gamma" input: "conv_1_batchnorm_beta" input: "conv_1_batchnorm_moving_mean" input: "conv_1_batchnorm_moving_var" output: "conv_1_batchnorm" name: "conv_1_batchnorm" op_type: "BatchNormalization" attribute { name: "epsilon" f: 0.001 type: FLOAT } attribute { name: "momentum" f: 0.9 type: FLOAT } attribute { name: "spatial" i: 0 type: INT }

解决方法：

请看这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/165294876?utm_source=ZHShareTargetIDMore

用root权限编辑文件 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/mxnet/contrib/onnx/mx2onnx/_op_translations.py

把 359行的 spatial=0 屏蔽掉即可。

参考：

https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/MXNetONNXExport.ipynb

https://zhuanlan.zhihu.com/p/165294876?utm_source=ZHShareTargetIDMore