torch.onnx.export(net, dummy_input, model_name, input_names=['input'], output_names=['output']) 由于这个模型输入维度是固定的,所以我们期望模型是这样的: 我们期待的ONNX模型 但是,即使使用了ONNX的polished工具也只能获得下面的模型: 实际上转出来的ONNX模型 要解决这个问题,有两种方法,第一种是做一...
fake_inputx = torch.ones(size=(1, 3, 224, 224), dtype=torch.float32) # input_names 和 output_names 是给导出的onnx模型添加的输入输出节点,可以有一个或者多个,名字随便取,不和torch模型中的输入绑定 # torch 模型没有输入op, 这里叫做 resnet_input or resnet_inputx 都行,随便取 torch.onnx....
torch.onnx.export(model, (torch_input, torch_grid), onnx_model_file, verbose=False, input_names=['input', 'grid'], output_names=['output'], opset_version=11, dynamic_axes={"input": {1: 'channel', 2: 'height', 3: 'width'}, "grid": {1: 'height', 2: 'width', 3: 'chan...
可选output_names按顺序定义onnx模型输出张量名称,不设置的话,自动分配 可选export_params=True模型中是否存储模型权重,onnx是用同一个文件表示记录模型结构和权重,默认为True 可选opset_versiononnx 的 opset版本 可选dynamic_axes动态维度设置,指定输入输出张量的哪些维度是动态 ...
output_names=output_names) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 使用ONNX runtime查看结果是否正确部分: import onnxruntime sim_out_file = 'ai_sim_11.onnx' cmd = f"python -m onnxsim ai11.onnx {sim_out_file}" ...
output_names = ['output'], # the model's output names dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'}, # variable length axes 'output' : {0 : 'batch_size'}}) 3 导出模型测试 在使用ONNX Runtime验证模型的输出之前,我们将使用ONNX的 API检查ONNX 模型。首先,onnx.load(“super_resolution...
output_names=output_names) 模型推理: importonnxruntime session = onnxruntime.InferenceSession("path to model") session.get_modelmeta() results = session.run(["output1","output2"], {"input1": indata1,"input2": indata2}) results = session.run([], {"input1": indata1,"input2":...
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了...
output_names=['classes','boxes']ifyisNoneelse['output'])# Checksonnx_model = onnx.load(f)# load onnx modelonnx.checker.check_model(onnx_model)# check onnx modelprint(onnx.helper.printable_graph(onnx_model.graph))# print a human readable modelprint('ONNX export success, saved as ...
inputColumnName: "image")) .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "image")) .Append(mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }));...