有效代码替换 针对部分Python代码无法直接转换成 ONNX 的问题,MMDeploy 使用重写机制实现了函数、模块、符号表等三种粒度的代码替换,有效地适配 ONNX。 模型分块 精准切除冗余 针对部分模型的逻辑过于复杂,在后端里无法支持的问题,MMDeploy 使用了模型分块机制,能像手术刀一样精准切除掉模型中难以转换的部分,把原模型...
2.准备工作 对于端到端的模型转换和推理,MMDeploy 依赖 Python 3.6+ 以及 PyTorch 1.8+。 第1步:下载并安装Miniconda (这步很简单,省略,不懂的话可以评论区留言) 第2步:创建并激活 conda 环境 condacreate--namemmdeploypython=3.8-ycondaactivatemmdeploy 第3步: 并安装 PyTorch GPU或者CPU版本。 链接:安装P...
准备MMxx系列仓库的configs和pth文件(举例:使用mmdetection中configs下面的配置文件“faster-rcnn_r50_fpn_2x_coco.py”,然后经过训练之后得到的权重为latest.pth,分别将其放入到上述工作空间的configs文件夹和checkpoints文件夹中); 然后,创建“python_torch2onnx.py”文件,示例代码如下: from mmdeploy.apis import t...
conda create -n mmdeploy python=3.7 -y conda activate mmdeploy 2️⃣ 安装 PyTorchModel Converter 的 torch2onnx 功能依赖它。在 GPU 环境下(这里我们以 Ubuntu 18.04 CUDA 11.1 为基础),您可以使用如下方式安装 PyTorch 1.8:conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c...
conda create -y -n mmdeploy python=${PYTHON_VERSION} conda activate mmdeploy 可见这个conda环境是archiconda3的环境。其中python版本为3.9. 别急,好像有点问题。 看这句话: export PATH=$PATH:~/archiconda3/bin archiconda的目录在后面,说明anaconda的目录在前面。下次运行时到底时进入了哪个conda呢?
mmdeploy是一个基于Python语言的开源项目,主要用于管理和部署Java Web应用程序。它使用了Jinja2模板引擎和Fabric远程部署工具,提供了一种简单而强大的方式来自动化和简化Java Web应用程序的部署过程。 在使用mmdeploy进行部署时,需要先进行相关的配置。主要包括服务器配置、Jenkins配置和应用程序配置。在服务器配置中,需要...
准备端到端的模型转换和推理流程，MMDeploy 需要 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.8+。首先，下载并安装 Miniconda，安装步骤可直接跳过。接着，创建并激活 conda 环境，然后安装 PyTorch。在 GPU 环境下，务必确认 cudatoolkit_version 与主机的 CUDA Toolkit 版本一致，以避免使用 TensorRT 时可能引发的版本...
python tools/test.py \ configs/mmcls/classification_onnxruntime_static.py \ {MMCLS_DIR}/configs/resnet/resnet50_b32x8_imagenet.py \ --model model.onnx \ --out out.pkl \ --device cpu \ --speed-test 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
配置MobaXterm，输入密码后登陆虚拟机。将虚拟机内存设置为16G，重启虚拟机。更新系统并安装curl、cmake，下载并安装cmake 3.19。创建并配置Anaconda环境，通过Anaconda官网获取下载地址，使用终端wget下载安装文件并执行安装。创建Python3.8的conda环境，安装PyTorch 1.8 CPU版，更新pip，安装Python apt包和...
安装环境时需注意mmdeploy版本和pytorch版本对应关系。若使用pytorch1.8，要搭配mmdeploy0.11.0特定分支，版本错位容易导致算子转换失败。验证环境是否正常，可运行测试命令python-mmmdeploy.apis.list_ops查看支持的后端算子。输入形状参数input_shape必须与原始模型配置文件完全一致。若原模型接受动态输入，建议在转换时...