一旦安装完成,你可以通过在Python解释器中输入以下命令来验证mmdeploy是否正确安装: import mmdeploy print(mmdeploy.__version__) 如果成功输出版本号,则说明mmdeploy已成功安装在虚拟环境中。现在你已经成功配置了conda虚拟环境中的mmdeploy。你可以开始使用mmdeploy进行深度学习模型的部署和推
在传统部署流水线中,兼容性是最难以解决的瓶颈。针对这些问题,MMDeploy 在模型转换器中添加了模块重写、模型分块和自定义算子这三大功能。 模块重写 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...
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...
以MMDetection 中的Faster R-CNN 为例,我们可以使用如下命令,将 PyTorch 模型转换成可部署在 NVIDIA GPU 上的 TenorRT 模型:# 克隆 mmdeploy 仓库。转换时,需要使用 mmdeploy 仓库中的配置文件,建立转换流水线 git clone --recursive https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git python -m pip install -r ...
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?
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. ...
在https://bbs.huaweicloud.com/blogs/407764一文中,张小白重零开始进行了模型转换。将Python模型转换为onnx模型,再转换为rknn模型。 下面来试下MMDeploy的SDK。 首先我们来尝试HOST交叉编译 下载RKNN API 包 cd ~ git clonehttps://github.com/rockchip-linux/rknpu2 ...
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...
13、验证MMDeploy的模型转换器是否部署成功 cd ~/mmdeploy python tools/check_env.py 14、验证MMDeploy的SDK是否部署成功 export PYTHONPATH=$(pwd)/build/lib:$PYTHONPATH python -c "import mmdeploy_python" 15、安装openmmlab的算法库mmcls pip install mmcls -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...