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mmdnn支持的模型转换类型最多，它先是将模型转换到IR，再转换到目标框架。
转换步骤
1、确保环境安装，如mxnet和caffe，由于caffe停止更新，目前很难找到cuda9的安装方法，因此安装cpu版本仅用于模型转换。参考方法：
windows10+python3.5下同时安装caffe和tensorflow
如果是使用python2.7或者作者依赖库有更新，可以尝试
Caffe+Visual Studio 2015编译可以有多简单？
或者是使用anaconda的话，也可以参考
windows平台下安装利用python3.5安装caffe
2、安装mmdnn
pip3 install mmdnn
3、使用，以caffe转mxnet为例
先将caffe转换为ir
python -m mmdnn.conversion._script.convertToIR -f caffe -d 0temp_convert -n det1.prototxt --inputShape 3,12,12 -w det1.caffemodel
其中inputShape是输入尺寸，0temp_convert是ir模型（npy、json、pb的名字），然后再转mxnet
mmtocode -f mxnet --IRModelPath 0temp_convert.pb --dstModelPath 0temp_convert.py --IRWeightPath 0temp_convert.npy -dw det1-0000.params
python -m mmdnn.conversion.examples.mxnet.imagenet_test -n 0temp_convert.py -w det1-0000.params --dump det1
第一行得到param文件，第二行得到json文件，由此得到全部mxnet模型，转换后删除中间处理文件（0temp_convert.pb、0temp_convert.py、0temp_convert.npy、0temp_convert.json）