由于 ONNX 仅支持 NCHW 格式,因此必须使用技巧启用 NHWC 作为输入张量。将输入维度设置为 NHWC ,并在 CUDA 或 TensorRT EP 删除的输入之后插入 Transpose 操作(图 3 )。 图3 。添加 Transpose 层 在图3 中,将 NHWC 的 Transpose 层添加到 NCHW 可以将 NHWC 张量作为输入,尽管 ONNX 仅支持 NCHW 。 FP16 ...
transpose(image, [2, 0, 1]) image = np.expand_dims(image, axis=0) image = image.astype(np.float32) output = tf_rep.run(image) print("output mat: \n", output) print("output type ", type(output)) # 建立Session并获取输入输出节点信息 with tf.Session() as persisted_sess: print(...
由于 ONNX 仅支持 NCHW 格式,因此必须使用技巧启用 NHWC 作为输入张量。将输入维度设置为 NHWC ,并在 CUDA 或 TensorRT EP 删除的输入之后插入 Transpose 操作(图 3 )。 图3 。添加 Transpose 层 在图3 中,将 NHWC 的 Transpose 层添加到 NCHW 可以将 NHWC 张量作为输入,尽管 ONN...
#ascontiguousarray()内存不连续的数组,变为连续的数组,加快运行速度 imgTensor = np.ascontiguousarray(image.transpose(2,0,1).reshape(-1,3,height, width)) sess = onnxruntime.InferenceSession( onnxFile, providers=["CPUExecutionProv...
pt模型推理结果: onnx模型推理结果: atlas 200I DK A2上推理的结果 PC端推理的结果 om模型推理结果: 并且,在om模型推理时,对输入图片在cwh维度做transpose操作,包括(cwh)、(whc)、(hwc),om模型输出的结果都是一样的。 onnx转om模型命令为: atc --model=./weight
=np.transpose(input_img,[2,0,1])input_img=np.expand_dims(input_img,0)print(input_img.shape)torch_output=torch_model(torch.from_numpy(input_img)).detach().numpy()# NCHW to HWCtorch_output=np.squeeze(torch_output,0)torch_output=np.clip(torch_output,0,255)torch_output=np.transpose(...
img = np.transpose(img, (2, 1, 0)) img = img[np.newaxis, :, :, :] img = img / 255. img = img.astype(np.float32) img = torch.from_numpy(img) t = time.time() tt = 0 for i in range(1): img = torch.rand((1, 3, 160, 160)).cuda() ...
(x, dtype='float32').transpose(2, 0, 1) / 255.0, Normalize(mean, std), lambda x: x[None, ...] ] ) # 加载模型 dynamic = Session('models/MobileNetV1_infer_quant_dynamic.onnx') static = Session('models/MobileNetV1_infer_quant_static.onnx') session = Session('models/MobileNetV1...
#数据处理img_float = img.astype(np.float32)#数据处理,根据个人实际需要img_float_batch=np.expand_dims(img_float,axis=0)#数据处理,根据个人实际需要img_float_batch_nchw = np.transpose(img_float_batch, (0, 3, 1, 2))##数据处理,根据个人实际需要result,=sess.run(None,{"x":img_float_batch...
input_data = np.transpose(img, (2, 0, 1)) input_data = preprocess(input_data) input_data = input_data.reshape([1, 3, 224, 224]) sess = ort.InferenceSession("test_data/mobilenetv2-1.0.onnx") input_name = sess.get_inputs()[0].name ...