为了更直观的进行推理结果展示,我们直接将表格结果显示为图标形式,绘图代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')# 示例数据categories=['Pytorch','ONNX','OpenVINO-FP32','OpenVINO-int8','TensorRT']data_1=[9,22,34,51,0]data_2=[77,81,38,60,104...
ONNX Runtime 在较小的批量大小下比 PyTorch 2.0 表现更好,而在较大的批量大小下结果恰恰相反。这也是因为 ONNX Runtime 主要是为推理而设计的(通常使用较小的批大小),而PyTorch 2.0 的主要目标是训练。 PyTorch eager 模式和 PyTorch 2.0(已编译)都显示批大小 1 和 8 的运行时间相同。这说明批大小等于 1 ...
无论你使用什么样的训练框架来训练模型(比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle),你都可以在训练后将这些框架的模型统一转为ONNX存储。ONNX文件不仅存储了神经网络模型的权重,还存储了模型的结构信息、网络中各层的输入输出等一些信息。目前,ONNX主要关注在模型预测方面(inferring),将转换后的ONNX模型,转换成我们需要使...
PyTorch以其灵活性和易用性受到研究者的喜爱,而ONNX则以其跨平台的特性被工业界广泛采用。因此,将PyTorch模型转换为ONNX格式,不仅可以实现模型的跨平台部署,还可以提高模型的运行效率。 一、PyTorch与ONNX简介 PyTorch是由Facebook AI Research开发的深度学习框架,它提供了丰富的深度学习算法和模型,以及灵活的编程接口...
可以看到,ONNXRuntime和PyTorch推理的结果是一致的。 3. 推理耗时对比 这里的对比仅对比模型本身的推理耗时,不包含后处理操作。本文在GeForce GTX 1650 Ti显卡上,基于ONNXRuntime框架分别采用CUDA和TensorRT后端对YOLOv10、YOLOv9和RT-DETR的各个模型进行测试,数据精度统一采用FP32,模型输入尺寸统一设置为640x640。各...
并在ONNX Runtime上进行推理。对比PyTorch和ONNX Runtime在不同设备上的性能，可以看到ONNX Runtime通常能提供更高的推理效率。此外，ONNX Runtime还支持模型的修改和优化，允许开发者根据实际需求调整模型的行为。通过这些步骤，我们可以实现在不同环境和设备上的模型部署，显著提高模型的运行效率。
可以看到这个OP在使用Pytorch导出ONNX的过程中被拆成了很多更小的操作,这个时候Focus OP的问题就是推理的效率可能比较低并且拆成的小OP各个推理框架的支持程度不一致。要解决这种问题,要么直接在前向推理框架实现一个自定义的Focus OP,ncnn在实现yolov5的时候也是这样做的:https://github.com/Tencent/ncnn/blob/ma...
导出ONNX时，需要注意Pytorch提供的导出接口和相关配置。例如，在导出YOLOV5模型时，如果模型中使用了自定义的Focus OP，导出过程中可能会出现效率低、支持度不一致等问题。解决方法包括在前向推理框架中实现自定义OP，或者使用其他操作近似代替。在导出ONNX模型时，后处理部分的处理也是一个常见问题。例如，...
也可以下载PyTorch格式的模型文件,然后用官方提供的脚本转换为ONNX模型: python deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6s.pt --img 640 --batch 1 1. 上面两种方式得到的ONNX模型最好用onnx-simplifier工具再处理一下,这样得到的模型会更加精简,看上去会舒服很多。