ONNX 開始
環境 基礎 Anaconda 簡化 使用 給出些 ONNX 模型使用的示例方法。 提取子模型 修改輸入輸出名稱 修改輸入輸出維度 此為修改模型的。如果要修改某節點的，見參考 onnx_cut.py 的 _onnx ...
原文：模型部署 ONNX ONNX runtim
通常我們在訓練模型時可以使用很多不同的框架，比如有的同學喜歡用 Pytorch，有的同學喜歡使用 TensorFLow，也有的喜歡 MXNet，以及深度學習最開始流行的 Caffe等等，這樣不同的訓練框架就導致了產生不同的模型結果包，在模型進行部署推理時就需要不同的依賴庫，而且同一個框架比如tensorflow 不同的版本之間的差異較大， 為了解決這個混亂問題，LF AI 這個組織聯合 Faceb ...
2021-01-23 13:22 0 1380 推薦指數：
相關推薦
onnx模型解析
1.原始模型分析 由於centerface的模型是onnx的，可以通過netron工具包查看改模型的輸入輸出維度 運行上述代碼會生成如下的網絡結構圖： 點擊input.1可以查看模型的輸入輸出維度，如下圖 從上圖可以看出原始模型的輸入維度 ...
MxNet模型轉換Onnx
MxNet模型導出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)為AI模型提供了一種開源的數據模型格式。它定義了一個可擴展的計算圖模型，以及內置運算符和標准數據類型的定義。它可以作為各種AI模型之間進行轉換的媒介，例如，市面上沒有現成的Caffe模型到MxNet ...
如何修改已有的ONNX模型
簡單來說，我們只需要學習一下把大象如何放進冰箱的就行了： 1、把冰箱門打開 使用onnx的原生接口： 這樣我們就可以將模型load出來，並且到到graph信息。 2、把大象放進去 這一步相對來說選擇就比較多了，比如你可以選擇刪除一些節點，修改一下節點，增加一些節點 ...
pt模型訓練，轉onnx
pytorch訓練yolov5s.pt，之后轉onnx。 以檢測條形碼為例，1分類問題，訓練yolov5s.pt。 1、github上下載yolov5程序以及pt模型文件，https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 2、data文件夾 ...
onnx模型部署：TensorRT、OpenVino、ONNXRuntime、OpenCV dnn
無論用什么框架訓練的模型，推薦轉為onnx格式，方便部署。 支持onnx模型的框架如下： TensorRT：英偉達的，用於GPU推理加速。注意需要英偉達GPU硬件的支持。 OpenVino：英特爾的，用於CPU推理加速。注意需要英特爾CPU硬件的支持。 ONNXRuntime ...
ONNX預訓練模型加載
tvm官網中，對從ONNX預訓練模型中加載模型的教程說明 教程來自於：https://docs.tvm.ai/tutorials/frontend/from_onnx.html#sphx-glr-tutorials-frontend-from-onnx-py 首先我對教程進行了一些修改 ...
【推理引擎】ONNX 模型解析
定義模型結構 首先使用 PyTorch 定義一個簡單的網絡模型： 在導出模型之前，需要提前定義一些變量： 然后使用 PyTorch 官方 API（torch.onnx.export）導出 ONNX 格式的模型： 可以看到，這里主要以三種方式導出模型，下面分別介紹區別 ...