torch.tensor是存储和变换数据的主要工具,tonsor和numpy非常类似,但是tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这使得tensor更加适合深度学习; tensor可翻译为张量; 1.创建tensor import torch# 引入torch包; x=torch.empty(5,3)#创建5*3的未初始化的数组; print(x);#输出结果全0; x=torch.rand(5,3)#创建5...
input_names——输入节点名称(多输入有多个名称)。 output_names——输出节点名称。 opset_version——opset的版本,低版本不支持upsample等操作。 3、导出onnx的完整代码 importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpimportonnximportonnxruntime# ---## 定义一个简单的多输入网络# ---#classMyNet(nn.Module):...
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input_names:字符串列表,默认为空列表。按顺序分配给图形输入节点的名称; output_names:字符串列表,默认为空列表。按顺序分配给图形输出节点的名称; opset_version:int,默认为9。默认情况下,我们将模型导出到onnx子模块的opset版本; dynamic_axes:(dict,默认为空dict)。用于指定输入/输出的动态轴字典。KEY:输入和...
defmode_export_onnx():model=init_torch_model()x=torch.randn(1,3,256,256)input_names=["input"]# 定义onnx 输入节点名称output_names=["output"]# 定义onnx 输出节点名称withtorch.no_grad():torch.onnx.export(model,x,"assets/srcnn_cpu.onnx",input_names=input_names,output_names=output_names...
output_names= [output.nameforoutputinmodel.graph.output]print("Input names:", input_names)print("Output names:", output_names) 至此,我们得到了模型的输入名称,我的是x。 6. onnxruntime-gpu安装 当使用onnxruntime-gpu时,系统会优先选择 GPU 作为硬件加速器,以提高推理性能。如果系统中存在可用的 GP...
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"}}) 可以看到Pytorch提供了一个ONNX模型导出的专用接口,只需要配置好相关的模型和参数就可以完成自动导出ONNX模型的操作了。代码相关细节请自行查看,这里...
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...
自己使用的是预训练模型作的finetuning。 然后保存了pt 文件, 失败的方法: 直接model = torch.load(file.pt) torch.onnx.export( model, (b_input_ids,token_types,b_input_mask), "model.onnx", input_names=['input_ids','token_type_ids', 'attention_mask'], ...
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 推理测试 模型推理对图像有个预处理,要求如下: ...