import caffe2.python.onnx.backend as onnx_caffe2_backend #加载ONNX ModelProto对象。模型是一个标准的Python protobuf对象 model = onnx.load("super_resolution.onnx") # 为执行模型准备caffe2后端,将ONNX模型转换为可以执行它的Caffe2 NetDef。 # 其他ONNX后端,如CNTK的后端即将推出。 prepared_backend ...
import caffe2.python.onnx.backend as onnx_caffe2_backend #加载ONNX ModelProto对象。模型是一个标准的Python protobuf对象 model = onnx.load("super_resolution.onnx") # 为执行模型准备caffe2后端,将ONNX模型转换为可以执行它的Caffe2 NetDef。 # 其他ONNX后端,如CNTK的后端即将推出。 prepared_backend ...
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 传输到 Caffe2 的用例 此示例演示了如何使用 PyTorch 和 Caffe2 通过分析来预测信用卡违约情况。它使用 PyTorch 为信用卡违约情况生成预测模型，将此模型保存到 ONNX 中，并使用 Caffe2 来加载已保存的 ONNX 模型进行在线评分。#export LIBPATH=/opt/freeware/lib64/python3.7/site...
import caffe2.python.onnx.backend as onnx_caffe2_backend #加载ONNX ModelProto对象。模型是一个标准的Python protobuf对象 model = onnx.load("super_resolution.onnx") #为执行模型准备caffe2后端,将ONNX模型转换为可以执行它的Caffe2 NetDef。 #其他ONNX后端,如CNTK的后端即将推出。 prepared_backend = ...
使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 在本教程中,我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中。一旦进入 Caffe2,我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。 在本教程中,您需要安装on...
import caffe2.python.onnx.backend as onnx_caffe2_backend #加载ONNX ModelProto对象。模型是一个标准的Python protobuf对象 model = onnx.load("super_resolution.onnx") # 为执行模型准备caffe2后端,将ONNX模型转换为可以执行它的Caffe2 NetDef。
在本教程中,我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中。一旦进入 Caffe2,我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。
雷锋网 AI 研习社按，上个月，Caffe2 代码正式并入 PyTorch，就在今天，Facebook AI 系统与平台部（AI Infra and Platform）副总 Bill Jia 发文表示，PyTorch 1.0 发布在即，全新的版本融合了 Caffe2 和 ONNX 支持模块化、面向生产的功能，并保留了 PyTorch 现有的灵活、以研究为中心的设计。Caffe2 作者贾扬清...
在本教程中,我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中。一旦进入 Caffe2,我们 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。
ONNX Runtime:一个高性能的推理引擎,可以在服务端和移动端运行ONNX模型。 ONNX Optimizers:通过图形优化来减少模型的运行时间。 3. 将ONNX模型导入Caffe2(可选) 虽然Caffe2现在已整合到PyTorch中,但如果你有特定需求,需要在Caffe2上运行,你可以使用Caffe2的ONNX接口。