环境 基础 Anaconda 简化 使用 给出些 ONNX 模型使用的示例方法。 提取子模型 修改输入输出名称 修改输入输出维度 此为修改模型的。如果要修改某节点的，见参考 onnx_cut.py 的 _onnx ...

ONNX学习 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二进制格式来序列化模型，可以提供更好的传输性能。 函数 将一个模型导出到ONNX格式。该exporter会运行一次你的模型，以便于记录模型的执行轨迹，并将其导出；目前，exporter还不支持动态模型(例如，RNNs)。 另请 ...

1 ONNX ONNX是表示模型的一种格式, 它提供了对模型的一种中间表示。 1.1 ONNX's Design Principles: 既支持深度神经网络, 也支持传统的机器学习 可解释 后向兼容(backward compatible) compact ...

通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练 ...

Pytorch模型定义和模型权重暂时不支持打包在一起，这在推理时候需要先用模型定义代码构建模型，再加载模型权重，比较麻烦。 借助于onnx格式转换可以把模型打包一起，在ONNX Runtime中运行推理，ONNX Runtime 是针对 ONNX 模型的以性能为中心的引擎，可大大提升模型的性能 ...

1.原始模型分析 由于centerface的模型是onnx的，可以通过netron工具包查看改模型的输入输出维度 运行上述代码会生成如下的网络结构图： 点击input.1可以查看模型的输入输出维度，如下图 从上图可以看出原始模型的输入维度 ...

一，对模型进行转化 二.对模型进行推理 三.运行效果 对比原始模型，检测效果差点，后续提高方法：怎加量化图片。 ...

ONNX MLIR方法 MLIR中的开放式神经网络交换实现。 Prerequisites gcc >= 6.4 libprotoc >= 3.11.0 cmake >= 3.15.4 在UNIX上安装MLIR 首先，安装MLIR ...