对于PyTorch 1.2,推荐的ONNX版本范围大致在1.2到1.6之间。 2. 安装对应版本的ONNX 既然我们确定了PyTorch 1.2与ONNX 1.2到1.6版本兼容,你可以选择这个范围内的任何版本进行安装。以下是如何使用pip安装ONNX的示例命令: bash pip install onnx==1.5 # 选择一个兼容的版本进行安装,例如1.5 请根据你的具体需求选择...
onnx_file = "resnet50.onnx":指定保存ONNX模型的文件名。 torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_file):将PyTorch模型导出为ONNX模型。 步骤3:保存ONNX模型到文件 在这一步,我们将保存已创建的ONNX模型到文件中。下面是代码: onnx_model=onnx.load(onnx_file)onnx.save_model(onnx_model,onn...
但是我认为还是可以认为满足官方指引要求的就可以安装对应版本的TensorFlow: 硬件/软件要求-gpu Pytorch: 官网安装主页面 (有时候你会尴尬地发现你的CUDA版本高出推荐页面版本很多……我也不清楚怎么解决,但可以确定的是,你可通过选定一个可用的pytorch版本反推前面你去要的cuDNN和CUDA版本去安装) 2、另辟蹊径...
把Pytorch模型导出成ONNX模型 torch.onnx.export()基本介绍 pytorch自带函数torch.onnx.export()可以把pytorch模型导出成onnx模型。官网API资料:https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#torch.onnx.export针对我们的得模型,我们可以这样写出大致的导出脚本 to_onnx.py: importtorchfromimportlibimportimport_module...
去onnx官网查看与cuda对应版本: NVIDIA - CUDA 2、验证是否可用: >>> import onnxruntime >>> onnxruntime.get_device() >>> onnxruntime.get_available_providers() 3、pytorch 转 onnx 真正需要的就是一个函数:torch.onnx.export torch.onnx.export(model, args, path, export_params, ...
使用张量为输入(PyTorch版本 < 1.9.0) 正如我们第一篇教程所展示的,在较旧(< 1.9.0)的 PyTorch 中把 Python 数值作为 torch.onnx.export() 的模型输入时会报错。出于兼容性的考虑,我们还是推荐以张量为模型转换时的模型输入。 PyTorch 对 ONNX 的算子支持 ...
首先,为了确保模型的正确运行,我们应该选择与CUDA版本兼容的ONNX Runtime版本。其次,我们还需要注意ONNX Runtime的版本与深度学习框架的版本是否兼容。例如,如果我们使用的是TensorFlow或PyTorch等框架导出的ONNX模型,那么我们需要确保ONNX Runtime的版本与这些框架的版本兼容。 总之,掌握ONNX Runtime与CUDA版本的对应...
终于搞定了pytorch量化转onnx | 旧版本pytorch1.7.1根本不支持。我平时是不会更新pytorch的,意外发现新版居然支持atan2转onnx,那就更新到最新2.1.2吧,毕竟这算子太坑我了。更新完后,更意外发现居然支持量化pytorch转onnx!搞了一天终于把整个nn转成fx的ptq static加onnx格式～尽管搞通了,但过程是遇到不少bug(ー...