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 ...

1 ONNX ONNX是表示模型的一種格式, 它提供了對模型的一種中間表示。 1.1 ONNX's Design Principles: 既支持深度神經網絡, 也支持傳統的機器學習 可解釋 后向兼容(backward compatible) compact ...

MLIR中間表示與編譯 概述 目前深度模型的推理引擎按照實現方式大體分為兩類： 解 解釋型推理引擎： 一般包含模型解析器，模型解釋器，模型優化器。 模型解析器負責讀取和解析模型文件，轉換為適用於解釋器處理 ...

MLIR與Code GenerationMLIR多級中間表示MLIR 項目是一種構建可重用和可擴展編譯器基礎架構的新方法。MLIR 旨在解決軟件碎片問題，改進異構硬件的編譯，顯着降低構建特定領域編譯器的成本，幫助將現有編譯器連接在一起。MLIR作用MLIR 旨在成為一種混合 IR，可以在統一的基礎 ...

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 ...

Pytorch模型定義和模型權重暫時不支持打包在一起，這在推理時候需要先用模型定義代碼構建模型，再加載模型權重，比較麻煩。 借助於onnx格式轉換可以把模型打包一起，在ONNX Runtime中運行推理，ONNX Runtime 是針對 ONNX 模型的以性能為中心的引擎，可大大提升模型的性能 ...

ONNX是一種針對機器學習所設計的開放式的文件格式，用於存儲訓練好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存儲模型數據並交互。 ONNX的規范及代碼主要由微軟，亞馬遜 ，Facebook 和 IBM 等公司共同開發，以開放源代碼的方式托管在Github ...

MLIR多級中間表示概述 MLIR項目是構建可重用和可擴展的編譯器基礎設施的一種新方法。MLIR旨在解決軟件碎片化問題，改進異構硬件的編譯，顯著降低構建特定領域編譯器的成本，並幫助將現有編譯器連接在一起。 More resources 有關 ...