CPUExecutionProvider:使用CPU进行计算。 CUDAExecutionProvider:使用NVIDIA GPU进行计算。 TensorrtExecutionProvider:使用NVIDIA TensorRT进行计算。 OpenVINOExecutionProvider:使用Intel OpenVINO进行计算。 DnnlExecutionProvider:使用Intel DNNL进行计算。 NupharExecutionProvider:使用Microsoft Nuphar进行计算。 VitisAIExecutionProvi...
--simplify_path 字符串,可选参数,代表ONNX模型简化(例如删除Dropout和常量OP)后保存的ONNX模型路径 --input_shape 字符串,必选参数,代表ONNX模型的输入数据层的名字和维度信息 0x3.4使用示例 python .\onnx2pytorch.py --onnx_path .\models\mobilenetv2-7.onnx --simplify_p...
--simplify_path字符串,可选参数,代表ONNX模型简化(例如删除Dropout和常量OP)后保存的ONNX模型路径 --input_shape字符串,必选参数,代表ONNX模型的输入数据层的名字和维度信息 0x3.4使用示例 python .\onnx2pytorch.py --onnx_path .\models\mobilenetv2-7.onnx --simplify_path .\models\mobilenetv2-7-simpli...
onnx_model=onnx.load(output_path)# load onnx modelmodel_simp,check=simplify(onnx_model)assertcheck,"Simplified ONNX model could not be validated"onnx.save(model_simp,output_path) 二、onnx的优化 以往使用 onnx optimizer 的方式是 importonnx# ...new_model=onnx.optimizer.optimize(model) 现...
- 当 simplify 参数设置为 True 时,ONNXsim 将自动对模型进行简化操作,包括剪枝、量化、低秩近似等。这些操作将根据模型的结构和参数自动选择,以达到最佳的简化效果。 - 当 simplify 参数设置为 False 时,ONNXsim 将不会对模型进行任何简化操作,模型的结构和参数将保持原样。 4.simplify 参数的使用方法和注意事项...
from onnxsim import simplify import onnx from matplotlib import pyplot as plt # 判断使用CPU还是GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
onnx_file_path ="model.onnx"torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_file_path, verbose=True)# 使用 onnx-simplifier 简化模型fromonnxsimimportsimplify onnx_model = onnx.load(onnx_file_path) model_simplified, check = simplify(onnx_model) ...
也可以使用 python 脚本: import onnx from onnxsim import simplify model = onnx.load(path + model_name + '.onnx') # load your predefined ONNX model model_simp, check = simplify(model) # convert model assert check, "Simplified ONNX model could not be validated" ...
# 复杂模型可以使用下面的方法进行简化 # ---# # import onnxsim # multi_input_model_sim = onnxsim.simplify(onnx.load(multi_input_model_output_path)) # onnx.save(multi_input_model_sim[0], "multi_input_model_sim.onnx") # ---# # 第一轮ONNX模型有效性验证,用来检查模型是否满足 ONN...
new_model=modify_model_shape(input_onnx_name,model_input_shape_dict,model_output_shape_dict)# 5 save new modelmodel_simp,check=simplify(new_model)assertcheck,"Simplified ONNX model could not be validated"onnx.save(model_simp,output_onnx_name) ...