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 ...
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,这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包,在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库,而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大, 为了解决这个混乱问题,LF AI 这个组织联合 Faceb ...
2021-01-23 13:22 0 1380 推荐指数:
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 ...
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 ...
MxNet模型导出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型,以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介,例如,市面上没有现成的Caffe模型到MxNet ...
简单来说,我们只需要学习一下把大象如何放进冰箱的就行了: 1、把冰箱门打开 使用onnx的原生接口: 这样我们就可以将模型load出来,并且到到graph信息。 2、把大象放进去 这一步相对来说选择就比较多了,比如你可以选择删除一些节点,修改一下节点,增加一些节点 ...
pytorch训练yolov5s.pt,之后转onnx。 以检测条形码为例,1分类问题,训练yolov5s.pt。 1、github上下载yolov5程序以及pt模型文件,https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 2、data文件夹 ...
无论用什么框架训练的模型,推荐转为onnx格式,方便部署。 支持onnx模型的框架如下: TensorRT:英伟达的,用于GPU推理加速。注意需要英伟达GPU硬件的支持。 OpenVino:英特尔的,用于CPU推理加速。注意需要英特尔CPU硬件的支持。 ONNXRuntime ...
tvm官网中,对从ONNX预训练模型中加载模型的教程说明 教程来自于:https://docs.tvm.ai/tutorials/frontend/from_onnx.html#sphx-glr-tutorials-frontend-from-onnx-py 首先我对教程进行了一些修改 ...
定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: 在导出模型之前,需要提前定义一些变量: 然后使用 PyTorch 官方 API(torch.onnx.export)导出 ONNX 格式的模型: 可以看到,这里主要以三种方式导出模型,下面分别介绍区别 ...