opset_version=10, do_constant_folding=True, # 是否执行常量折叠优化 input_names=["input"], # 输入名 output_names=["output"], # 输出名 dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"}, # 批处理变量 "output":{0:"batch_size"}}) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 1...
do_constant_folding=True, input_names=['input', 'i1', 'i2', 'i3'], output_names=['output', 'o1', 'o2', 'o3'], dynamic_axes={'input': [1], 'i1':[1], 'i2':[2], 'output': [1], 'o1':[1], 'o2':[2]}, verbose=True ) onnx_model = onnx.load(onnx_path) o...
opset_version=10, # the ONNX version to export the model to do_constant_folding=True, # whether to execute constant folding for optimization input_names = ['input'], # the model's input names output_names = ['output'], # the model's output names dynamic_axes={'input' : {0 : 'b...
'logits': {0: 'batch_size', 1: 'sequence'}}, do_constant_folding=True, opset_version=13, ) 3.2 使用transformers.onnx导出(中级) transformers.onnx可让你利用配置对象将模型检查点转换为 ONNX 图。这样,你就不必为dynamic_axes等提供复杂的配置。 首先需要安装一些依赖项: pip install transformers[on...
do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['out','aux'], dynamic_axes={'input': {0:'batch',2:'height',3:'width'}} ) 模型的输入与输出结构如下: 其中out就是我们要解析的语义分割预测结果,input表示支持动态输入格式为NCHW ...
do_constant_folding=True, input_names=['images'], output_names=['num_dets', 'det_boxes', 'det_scores', 'det_classes'] if args.end2end else ['outputs'], dynamic_axes=dynamic_axes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用以下命令可以将模型导出为onnx格式: ...
do_constant_folding=True, input_names=['ids','mask','token_type_ids'],# model输入参数的名称 output_names=['output'], export_params=True, dynamic_axes={ 'ids': {0:'batch_size',1:'seq_length'},# 0, 1分别代表axis 0和axis 1 ...
do_constant_folding=True,example_outputs=None,strip_doc_string=True, dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None, enable_onnx_checker=True,use_external_data_format=False): 前三个必选参数为模型、模型输入、导出的onnx文件名,我们对这几个参数已经很熟悉了。我们来着重看一...
do_constant_folding=True, # whether to execute constant folding for optimization input_names = ['input'], # # 模型输入结点的名字,有几个输入就定义几个,如['input1','input2'] output_names = ['output'], #模型输出节点的名字,同样可以有多个输出 ...
do_constant_folding=True, opset_version= 11) onnx_model = onnx.load("model.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model,True) 整个方法没有问题,然后就是infer的时候, 结果和pytorch 结果不一样; 查了整个网上的issue 回答,没有明确的答案,只是判断为 export 导出的结果和原始的结构不一样。