然后,生成的“model.onnx”文件可以在支持 ONNX 标准的众多加速器之一上运行。例如,使用 ONNX Runtime 加载并运行模型,如下所示: >>>fromtransformersimportAutoTokenizer>>>fromonnxruntimeimportInferenceSession>>>tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")>>>session=InferenceSession(...
positional arguments:output Path indicating where to store generatedONNXmodel.options:-h,--help showthishelp message and exit-mMODEL,--modelMODELModelIDon huggingface.co or path on disk to load model from.--featureFEATUREThe typeoffeatures toexportthe modelwith.--opsetOPSETONNXopset version toex...
"semantic-segmentation": AutoModelForSemanticSegmentation, "vision2seq-lm": AutoModelForVision2Seq, "speech2seq-lm": AutoModelForSpeechSeq2Seq, } 最后一个参数是输出目录。 运行成功后会输出onnx/model.onnx。 三、使用转换成ONNX形式的模型进行推理 3.1 安装onnxruntime。 pip install onnxruntime 模...
或者给予Optimum中的transformers.onnx包，
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我还在Hugging Face的discord server上回答了很多关于ONNX以及将其用于NLP的最佳方式的问题。 这就是我...
#如果是用于分类方法,需要设定classify=True,在这个例子中,我们需要获得人脸向量值,同时注意的是设置model.eval()模式 resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device) 1. 2. 3. 4. #定义一个数据路径 #增加一个idx_to_class属性记录每个名字的索引值 ...
2seq模型，它将不给予一个虚拟变量到这译码器并且你得到这上面的错误.ValueError: You have to specify...
output_dir="path/to/save/folder/", - optim ="adamw_hf", + optim ="adamw_ort_fused", ... ) # Step 2: Create your ONNX Runtime Trainer -trainer = Trainer( +trainer = ORTTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ...
are initializing PegasusModel from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).Some weights of PegasusModel were not initialized from the model checkpoint at /root/onnx/model/huggingface...