do_constant_folding=True(error is raised): /home/fxmarty/hf_internship/transformers/src/transformers/models/yolos/modeling_yolos.py:242: TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this valu...
x = torch.randn(batch_size, *input_shape) # 生成张量 export_onnx_file = "test.onnx" # 目的ONNX文件名 torch.onnx.export(model, x, export_onnx_file, 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"], # ...
'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...
torch.onnx.export defexport(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=TrainingMode.EVAL,input_names=None,output_names=None,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=None,do_constant_folding=True,example_outputs=None,strip_doc_string=None,dynamic_axes=None,keep_i...
torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None, output_names=None, aten=False, export_raw_ir=False, operator_export_type=None, opset_version=None, _retain_param_name=True, do_constant_folding=False, example_outputs=None, strip_doc_st...
torch.onnx.export(encoder, (x, i1, i2, i3), onnx_path, export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input', 'i1', 'i2', 'i3'], output_names=['output', 'o1', 'o2', 'o3'], dynamic_axes={'input': [1], 'i1':[1], 'i2':[2], ...
onnx.export( model, args, path, export_params=True, opset_version=19, do_constant_folding=True, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamo=True, report=True ) onnx_model = onnx.load(path) onnx.checker.check_model(onnx_model) model: class DataCov(nn....
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。
input_names=None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False, operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True, do_constant_folding=True,example_outputs=None,strip_doc_string=True, dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None, ...
torch.onnx._export( model,# BERT fintune model (instance) (ids, mask, token_type_ids),# model的输入参数,装入tuple onnx_path,# 保存路径 opset_version=10,# 此处有坑,必须指定≥10,否则会报错 do_constant_folding=True, input_names=['ids','mask','token_type_ids'],# model输入参数的名称...