Releases
v1.0.0
HighLight
支持1.8、1.9版本的MegEngine
支持onnx模型转mge静态图模型和TracedModule
支持pip安装,安装tflite转换器更顺畅
Bug Fixes
修复不带bias的ConvbBnRelu转换出错的问题
修复 EXPAND_CONVRELU pass 中对输出节点的命名出错,导致caffe模型中有重复的 conv layer 的问题
修复部分复杂模型转换时报 maximum recursion depth exceeded
的问题
修复 onnx 转换器中 softmax 和 gemm 里的多余操作
修复 concat op 不支持 axis < 0 的情况
修复 int,float 默认的 dtype 是 64 位,而最高支持32位的问题
修复 tflite转换器 nhwc情况下没把GetSubtensor
的参数start/end/step tensor 和Squeeze
的参数squeeze_ndim 从 nchw 转成 nhwc 的问题
修复 SLICE_PARAMS_AS_INPUTS_AND_MAKE_SQUEEZE Transformation, GetSubtensor
squeeze_axis 为空时不再添加SqueezeOpr
修复FUSE_ACTIVATION Transformation, Conv -> tensor A -> Relu, Tensor A是网络输出的情况,删除tensor A未对应修改网络输出的问题
修复QAT模型转换bug,从QuantDtypeMeta获取量化信息
修复Flatten(Linear)
后 Linear 的权重没转到 nhwc 的bug
New Features
支持onnx模型到mge静态图模型和TracedModule的转换
tflite转换器支持 remove_relu
选项去除relu算子
tflite转换器增加prefer_same_pad_mode
选项支持为Conv或Pooling pad时优先使用SAME
的pad mode
tflite转换器支持用户自定义的pixelshuffle
(upsample/downsample)转到tflite的DepthToSpace
、SpaceToDepth
算子
qat_pattern 增加新pattern (pat_conv_bias_relu_1)匹配用户自定义ConvBiasRelu Module
增加处理 fuse_add_sigmoid 的transform
tracedmodule转tflite支持Pad算子
支持FuseAddRelu算子的转换
onnx转mge支持LSTM、Gather算子
支持mge模型里SoftmaxForward
算子的转换
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