样例代码 test.py: # 调用 MMDeploy SDK python API,输入上述模型转换产生的sdk model路径,图像,得到检测结果importmmdeploy_pythonimportsysimportcv2# 第一个参数是模型转换命令中 --work-dir选项的值detector=mmdeploy_python.Detector('/tmp/retinanet','cuda',
^[[A/home/zhanghui/archiconda3/envs/mmdeploy3.8/lib/python3.8/site-packages/torchvision-0.12.0-py3.8-linux-aarch64.egg/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: libjpeg.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory warn(f"Failed to...
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,把原模型分成多个子模...
利用PyQt5搭建界面,使用mmdeploy的api,加载转换好的TensorRT模型,监控桌面。 分享一下我导出的yolox-s TensorRT模型(RTX 2060s,RTX 2060可用,其余的20系没测试,10系,30系显卡用不了):yolox-s TensorRT模型 所用python包: python: 3.7 PyQt5: 5.15.7 mmdeploy_python: 0.5.0 opencv-python: 4.5.5.62 nu...
在转换完成后,您既可以使用 Model Converter 进行推理,也可以使用 Inference SDK。前者使用 Python 开发,后者主要使用 C/C++ 开发。使用Model Converter 的推理 APIModel Converter 屏蔽了推理后端接口的差异,对其推理 API 进行了统一封装,接口名称为 inference_model。
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 ...
cmake..-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=aclmake-j$(nproc)&&makeinstallcd.. 验证 #检查mmdeploy模型转换器是否安装成功python tools/check_env.py#检查mmdeploy推理SDK是否编译安装成功exportPYTHONPATH=$(pwd)/build/lib:$PYTHONPATHpython -c"impor...
python import torch from mmdeploy.apis import pytorch2onnx as torch2onnx_api from my_model import MyModel # 假设模型定义在my_model.py中 # 加载PyTorch模型 model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load('my_model.pth')) model.eval() # 设置转换参数 input_shape = (1, 3, 224, ...
Build SDK Python API in standalone manner Build SDK static libraries instead of dynamic ones BC-breaking (Optional) Does the modification introduce changes that break the backward-compatibility of the downstream repositories? If so, please describe how it breaks the compatibility and how the downstrea...
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。