我的实战流程我挑了个常见的预训练图像分类模型来实验，目标是把它压缩到适合边缘设备，同时对比TensorFlow Lite和ONNX的效果。以下是我的步骤：准备环境先装好需要的库，Python生态这点真方便，几行命令就搞定：pip install tensorflow onnx tf2onnx onnx-simplifier1. TensorFlow Lite：轻量化利器TensorFlow Lite是...
pip install onnx coremltools onnx-simplifier 3.使用onnx-simplier简化模型 python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx #coding=utf-8importcv2importnumpy as npimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutils.generalimportnon_max_suppressionclassYOLOV5_ONNX(object):def__init...
加载ONNX模型并解析其结构,以便TensorRT能够理解和处理它。 python onnx_model_path = 'model.onnx' onnx_model = onnx.load(onnx_model_path) 3. 对ONNX模型进行优化 虽然这一步不是必须的,但优化ONNX模型可以提高TensorRT引擎的性能。你可以使用onnx-simplifier或其他工具来优化模型。 bash # 假设你已经...
2. onnx->onnx-simplifier 2.1 安装onnx-simplifier pip install onnx-simplifier 1. 2.2 输入命令转换模型 python -m onnxsim pse.onnx pse_sim.onnx 1. 得到以下结果: 3. onnx-simplifier->ncnn (这一步不想在本地自己编译的话,可以使用官方提供的在线转换工具) 3.1下载安装protobuf 这一步我花了挺...
Microsoft 和合作伙伴社区创建了 ONNX 作为表示机器学习模型的开放标准。 本文记录 Python 下pytorch 模型转换 ONNX 的相关内容。 简介 官网:https://github.com/microsoft/onnxruntime ONNX Runtime是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。 在Pytorch 框架中训练好模型后,在部署时可以转成 onnx,再进行下一步...
# onnx>=1.9.0 # ONNX export # onnx-simplifier>=0.3.6 # ONNX simplifier # scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization # tensorflow>=2.4.1 # TFLite export # tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export # openvino-dev # OpenVINO export ...
流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx coreml saved_model pb tflite tfjs ...
numpy==1.21.6 matplotlib==3.2.2 Pillow==8.4.0 bcolz==1.2.1 easydict==1.9 onnx==1.8.1 onnx-simplifier==0.2.28 onnxoptimizer==0.2.0 onnxruntime==1.6.0 opencv-contrib-python==4.5.2.52 opencv-python==4.5.1.48 pandas==1.1.5 PyYAML==5.3.1 scikit-image==0.17.2 scikit-learn==0.24...
CIBW_ENVIRONMENT_PASS_LINUX: ONNXSIM_CI CIBW_BEFORE_ALL_LINUX: WD=`pwd` && /opt/python/cp38-cp38/bin/python -m pip install --target tmp_cmake cmake && cp tmp_cmake/bin/cmake /usr/local/bin/cmake && rm -rf tmp_cmake && /opt/python/cp38-cp38/bin/python -m pip install cm...
pip3 install onnx-simplifier python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx 1. 2. 需要用Anaconda pronpt换到放权重的文件夹运行 树莓派安装ncnn框架 在树莓派上下载ncnn框架,切记切记切记!一点要下载20210525版本的ncnn 具体操作如下 在树莓派终端输入以下代码,下载ncnn框架 ...