keep_initializers_as_inputs:默认是None,True:则导出图中的所有初始化参数也将作为输入添加到图中,False:则初始化器不会作为输入添加到图中,并且仅将非参数输入添加为输入,这可能允许推理运行时进行更好的优化,例如常量折叠。 dynamix_axes:用于指定输入/输出的动态轴的字典,默认{}:导出模型的所有输入和输出张量的...
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_string=True,dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None)...
我百度了,说是我的torch.onnx.export需要个 keep_initializers_as_inputs 这个参数,我现在的版本根本就没有这个参数,我的就是pytorch1.2.0直接转的onnx1.4.1的,所以不知道该怎么继续,如果你也有这个经历,麻烦告知,谢谢作者: yongxin3344520 时间: 2020-9-27 15:02jeffery...
inputs = image # (1,1,32,100)高度缩放到32,图片按比例缩放 dynamic_axes = {"input":[3]} torch.onnx._export(model, inputs, output_onnx, export_params=True, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes, keep_initializers_as_inputs=True,...
然后就是从最下面的torch.onnx.export开始,先后调用了什么方法。可以看到,先调了YOLOXHEAD的forward方法,然后又调BaseDenseHead的onnx_export方法,这个方法想去调self.bbox_coder.decode(),但是YOLOXHEAD并没有这个属性。所以就报错了。 接下来我们简单过一下,YOLOXHEAD的forward方法里面都干了啥,以及相关的函数...
export(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=TrainingMode.EVAL,input_names=None,output_names=None,operator_export_type=None,opset_version=None,do_constant_folding=True,dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None,export_modules_as_functions=False) ...
torch.export(..., input_names=['input_1'], output_names=['output_1'], dynamic_axes={ 'input_1': [0], # 第0维是batch dimension 'output_1': [0], }) 解决Caffe2运行报错 keep_initializers_as_inputs 这个参数是False的情况下,在Caffe2中报错:IndexError: _Map_base::at. 参考https:/...
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, enable_onnx_checker=True,use_external_data_format=False): ...
torch.onnx.export( model, (x, y), "D:/CVLface/kvit.onnx", input_names=["input", "input1"], output_names=["output"], do_constant_folding=True, keep_initializers_as_inputs=False, verbose=False, opset_version=13, export_params=True, ...
torch.onnx.export(net, (input, hx),"./only-lstm.onnx", keep_initializers_as_inputs=True, opset_version=11, verbose=True, input_names=["input","hx"], output_names=["out"]) # output_names=["hm","reg","rot","wh","vel","nmp","dxy","rnn","x_grid","x_img1","x_img2...