Model conversion web service

Репозиторий содержит сервис преобразования нейронных моделей между форматами различных фреймворков машинного обучения

Стандартный пайплайн сервиса

• Conversion: Torch -> Onnx -> Tensorflow -> Tensorflow Lite
• Verification: (Torch, Onnx), (Torch, Tensorflow Lite)

Не поддерживаются модели со слоями:

• Adaptive avg pool (не поддерживается в Onnx)
  • VGG 16
• Слой resize с параметром pytorch_half_pixel (не поддерживается в Tensorflow)
  • Faster RCNN
  • Mask RCNN

Выполнение тестового запроса:

1. Скачать .mar архив с моделью из зоопарка Torch в папку /tests/archives
2. Файл model.py в архиве должен содержать класс ImageClassifier
3. Повторить 1-2 для всех нужных моделей
4. Выполнить flask run для запуска сервиса
5. Выполнить python tests/sender.py для запроса, отправляющего все подготовленные архивы из папки /tests/archives
6. Результаты конвертации сохранятся в /tests/output

Формат логирования

Файл .json, содержащий список словарей

Формат логирования для конвертеров

Словарь, содержащий следующие поля:

1. process_type
2. model_name
3. input_format
4. output_format
5. model_size
6. process_time

Формат логирования для верификаторов

Словарь, содержащий следующие поля:

1. process_type
2. model_name
3. input_format
4. output_format
5. model_size
6. process_time
7. threshold
8. max_difference
9. mismatched_percent