MMdnn教程：MXNet转TensorFlow 2.0与Keras的实践指南

MMdnn是一个由微软开源的跨框架深度神经网络转换、可视化和诊断工具，旨在解决不同深度学习框架之间的模型互操作问题。它最初在2018年发布，支持包括CNTK、Tensorflow、Caffe、Keras和MXNet在内的多种主流深度学习框架。这款工具的核心功能包括： 1. **模型文件转换器**：MMdnn提供了一个强大的工具，能够将一个框架（如MXNet）训练得到的深度神经网络模型（如InsightFace项目的模型）转换成另一种框架（如TensorFlow 2.0或Keras）所需的模型格式，使得模型能够在不同的平台和库上运行。 2. **模型代码块生成器**：它能自动生成适应新框架的训练或推理代码片段，简化了迁移模型的过程。这对于开发者来说非常有用，因为他们无需重新编写大部分模型代码，只需要关注与新框架兼容的部分。 3. **模型可视化**：MMdnn提供了可视化工具，允许用户直观地查看不同框架下的网络架构和参数，这对于理解和调试模型极其重要。用户可以通过上传IRjson文件到vis.mmdnn.com来实现模型可视化。 在实际应用中，比如将InsightFace的MXNet模型转换为TensorFlow 2.0（TF2），开发者通常会遵循以下步骤： - 首先，从InsightFace Model Zoo下载预训练的mxnet模型，例如resnet100模型。 - 使用mmtoir工具将mxnet模型转换成中间表示（IR）格式，这涉及运行命令`mmtoir-fmxnet-nmodel-symbol.json-wmodel-0000.params-dresnet100--inputShape3,112,112`，生成新的IR文件。 - 然后，利用mmtocode工具将IR转换为Keras格式，以便于在TF2环境中使用，命令可能是`mmtocode-fke`。 - 因为TF2.0内部包含了Keras，理论上通过这个过程生成的Keras模型可以直接在TF2中运行。不过，确保检查输出的Keras模型是否与TF2.x兼容，可能需要对代码稍作调整。 MMdnn是一个强大的工具，可以帮助开发者在深度学习框架之间无缝迁移模型，加速模型部署和应用，并提高模型的灵活性。通过它，开发者可以跨越框架壁垒，充分利用不同框架的优势，提高工作效率。