IDAX.EXPORT_MODEL(in parameter_string varchar(32672)) 参数描述 parameter_string 必需的单字符串参数,其中包含以逗号分隔的<parameter>=<value>条目对。 数据类型:VARCHAR(32672) 以下列表显示参数值: directory 必需。 所导出文件的目标目录的绝对路径。
在上面的代码中,我们首先导入了export_model模块。然后,我们指定了模型的路径和输出的路径。最后,我们调用了export_model.export函数来导出模型。 示例 为了更好地理解如何使用export_model.py,我们将通过一个示例来演示其用法。假设我们有一个训练好的图像分类模型,我们想将其导出为.onnx格式。以下是一个完整的示例...
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本章节介绍如何使用tools/export_model.py脚本导出模型。 1、导出模输入输出说明 输入变量以及输入形状如下: 输入名称输入形状表示含义 image [None, 3, H, W] 输入网络的图像,None表示batch维度,如果输入图像大小为变长,则H,W为None im_shape [None, 2] 图像经过resize后的大小,表示为H,W, None表示batch维度...
aRequired at 20% (lighting). 要求在20% (点燃)。[translate] aexport model 出口模型[translate]
问题确认 Search before asking 我已经搜索过问题,但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer. 请提出你的问题 Please ask your question 为了将faster rcnn转为onnx模型,考虑先使用export_model.py导出,运行命令: python tools/expo
export_model.py 2.79 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 风始于青萍末 提交于 16小时前 . Initial commit 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879 import torch import warnings from transformers import AutoTokenizer,...
本章节介绍如何使用tools/export_model.py脚本导出模型。 1、导出模输入输出说明 输入变量以及输入形状如下: 输入名称输入形状表示含义 image [None, 3, H, W] 输入网络的图像,None表示batch维度,如果输入图像大小为变长,则H,W为None im_shape [None, 2] 图像经过resize后的大小,表示为H,W, None表示batch维度...
-- Export clustering models EXECUTE dbms_data_mining.export_model( filename =>'func_models', directory => 'DMDIR', model_filter => 'FUNCTION_NAME = ''CLUSTERING'''); -- func_model01.dmp and dm1_exp_513.log are created in /scratch/dmuser/expimp ...
表示ExportModel 的接口。属性展开表 downloadUri 用于下载模型的 URI。 如果启用了 VNET 功能,则这是要用于 GetArtifact 的相对路径,否则,这是资源的绝对 URI。 注意:此属性不会序列化。 它只能由服务器填充。 flavor 导出的风格。 这些是导出平台的专用化。 Docker 平台具有有效风格:Linux、Windows、ARM。