FP32转FP16的converter源码是用Python实现的,阅读起来比较容易,直接调试代码,进入到float16_converter(...)函数中,keep_io_types是一个bool类型的值,正常情况下输入是FP32类型,如果将keep_io_types的值设置为False,则会将输入转换成FP16类型,如果将其设置为True,则可以保持FP32的输入,模型在内部会进行转换,在输...
from onnxconverter_common import float16 model = onnx.load("resnet50-v1-12.onnx") model_fp16 = float16.convert_float_to_float16(model, keep_io_types=True) onnx.save(model_fp16, "fp16_model.onnx") 由于FP32的表示范围要远大于FP16的,所以若原始模型中的权重数据范围超出了FP16的表示范...
将onnx模型参数从fp32转为fp16,可以减少一半模型大小。 importonnxfromonnxconverter_commonimportfloat16 model= onnx.load("fp32.onnx") model_fp16=float16.convert_float_to_float16(model) onnx.save(model_fp16,"fp16.onnx")
https://github.com/microsoft/onnxconverter-common/blob/master/onnxconverter_common/float16.py#L59-L73 所以,在将ONNX float16的tensor转换为float16 Mat时,对两种情况要分别处理: else if (datatype == opencv_onnx::TensorProto_DataType_FLOAT16) { ... /*** int32 ***/ i...
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另一方面, FP16 不需要重新校准重量。在大多数情况下,其精度与 FP32 相似。要将给定的 ONNX 模型转换为 FP16 ,请使用onnx_converter_common工具箱。 import onnx from onnxconverter_common.float16 import convert_float_to_float16 model_fp32 = onnx.load("model.onnx") ...
另一方面, FP16 不需要重新校准重量。在大多数情况下,其精度与 FP32 相似。要将给定的 ONNX 模型转换为 FP16 ,请使用onnx_converter_common工具箱。 import onnx from onnxconverter_common.float16 import convert_float_to_float16 model_fp32 = onnx.load("model.onnx") ...
ONNX转FP16 ONNX支持FP32模型转换为FP16模型,接口如下: import onnxmltools from onnxmltools.utils.float16_converter import convert_float_to_float16 # Update the input name and path for your ONNX model input_onnx_model = 'model.onnx' ...
先转换为FP16模型,使用OpenVINOExecutionProvider作为推理后端。 Copy fromonnxruntime_toolsimportoptimizerfromonnxconverter_commonimportfloat16# 输入和输出模型路径input_model_path ="./model.onnx"fp16_model_path ="./model_fp16.onnx"# 加载 ONNX 模型fromonnximportload_model, save_modelifnotos.path....
When the model uses blfloat16 ops, the optimizer fails with the following. We should handle custom types form onnx in _constant_folding Traceback (most recent call last): File "/workspace/ONNXConverter/llama.py", line 36, in <module> onn...