from onnx import load_tensor_from_string from onnx.numpy_helper import to_array # 读取序列化数据 data_path = 'ONNX/saves/saved_serialized_tensor.pb' # pb: Protocol Buffers with open(data_path, 'rb') as f: serialized
create_from_onnx_model(onnx_model) Example #17Source File: parser.py From deep500 with BSD 3-Clause "New" or "Revised" License 5 votes def load_and_parse_binary(binary: onnx.ModelProto) -> OnnxModel: model = onnx.load_from_string(binary) model = OnnxModel.create_from_onnx_...
auto tokenizer = Tokenizer::FromBlobJSON( LoadBytesFromFile("./tokenizers/tokenizer.json")); std::string startoftext = "<|startoftext|>"; std::string endoftext = "<|endoftext|>"; std::string prompt = startoftext + "a lovely girl" + endoftext; std::vector<int> text_input_ids...
SerializeToString()) # Load a TensorProto new_tensor = onnx.TensorProto() with open('tensor.pb', 'rb') as f: new_tensor.ParseFromString(f.read()) print('After saving and loading, new TensorProto:\n{}'.format(new_tensor)) 5.4,创建ONNX模型 可以通过 helper 模块提供的函数 helper.make...
如果外部数据(external data)和模型文件不在同一个目录下,在使用onnx_load()函数后还需使用load_external_data_for_model()函数指定外部数据路径。 importonnx fromonnx.external_data_helperimportload_external_data_for_model onnx_model = onnx.load('path/to/the/model.onnx', load_external_data=False)...
onnx_model = onnx.load(model_path) intermediate_layer_names = [onnx_model.graph.node[i].nameforiinrange(len(onnx_model.graph.node))] print('node=',onnx_model.graph.node) fornodeinonnx_model.graph.node: print('node_name=',node) ...
importonnximportnumpy as npimportsysfromonnximporthelper ori_ file=sys.argv[1]#原始模型 model.onnxonnx file=sys.argv[2]#生成后的模型 model_modify.onnxonnx_model =onnx.load(ori_file) graph=onnx_model.graph#创建新节点#new_output = helper.make_tensor_value_info(new_output_name,#model....
如果外部数据(external data)和模型文件不在同一个目录下,在使用 onnx_load() 函数后还需使用 load_external_data_for_model() 函数指定外部数据路径。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importonnx from onnx.external_data_helperimportload_external_data_for_model ...
return onnx.load_from_string(inferred_model_str) (4) my onnx model had checked, it's fine, the code is: import onnx import torchprint(onnx.version) device = torch.device('cpu' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') onnx_model = onnx.load("./vgnet.onnx") onnx.checker.che...
本文将指导你创建一个 WinUI 3 应用,该应用通过 ONNX 模型对图像中的对象进行分类并显示每个分类的置信度。 有关在 Windows 应用中使用 AI 和机器学习模型的详细信息,请参阅Windows上的 AI 入门。 使用AI 功能时,建议查看:在 Windows上开发负责任的生成 AI 应用程序和功能。