更新模型架构:检查YOLO V5模型中使用的所有操作符,并确保它们都受ONNX支持。如果有不受支持的操作符,可以考虑更新模型架构,使用ONNX支持的替代方案。 使用浮点运算:在ONNX模型中,确保使用浮点运算而不是定点运算。这可以通过在ONNX导出过程中设置适当的精度参数来实现。 一致的数据处理:在模型转换过程中,确保输入和...
PyTorch 转 ONNX 的跟踪导出法是不是万能的。如果我们在模型中做了一些很“出格”的操作,跟踪法会把某些取决于输入的中间结果变成常量,从而使导出的 ONNX 模型和原来的模型有出入。以下是一个会造成这种“跟踪中断”的例子: class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def...
defextract_debug_model(self,input_path,output_path):model=onnx.load(input_path)inputs=[input.nameforinputinmodel.graph.input]outputs=[]fornodeinmodel.graph.node:ifnode.op_type=='Debug':# 记录调试张量名debug_name=node.attribute[0].s.decode('ASCII')self.output_debug_name.append(debug_name...
model.model[-1].anchor_grid=[a[...,:1,:1,:]foraingrid]export_onnx(model,im,file,12,train,False,simplify)# opset 12model.model[-1].anchor_grid=gridelse:# TensorRT >= 8check_version(trt.__version__,'8.0.0', hard=True) # require tensorrt>=8.0.0export_onnx(model,im,file,13,...
④:调用 onnx.export之前一定要设置model.eval()模式 (非训练模式下,BN层,dropout层等用于优化训练的层会被关闭),不会影响推理结果; 通常配合with torch.no_grad()一起使用 2.3. 输入图片计算精度是否一致,输出结果保存数据一致 图片标签json文件里也记录了图片像素值,pytorch预测的时候输入的是json文件读取到的像...
torch.onnx._export(model,dummy_input,"pix2pix.onnx",verbose=True,opset_version=11) 3. 验证是否有精度损失 importonnxruntimeimportnumpyasnpfromonnxruntime.datasetsimportget_exampledefto_numpy(tensor):returntensor.detach().cpu().numpy()iftensor.requires_gradelsetensor.cpu().numpy()# 得到torch...
PyTorch 和 ONNX 运行时的输出在数值上与给定的精度(rtol/ atol)匹配。 注意,测试数据时和模型的输入大小一致的。 问题,为什么模型的输出是ort_outs[0],比模型预想的输出多出一个维度呢??? 验证转换前后模型数据是否一致,注意的是模型是否使用正确; #...
在将PyTorch模型转换为ONNX模型的过程中,可能会遇到一些常见问题。以下是一些问题的解决方案: 模型精度下降:由于PyTorch模型和ONNX模型在某些方面的差异,可能会导致转换后的模型精度下降。解决方案是优化模型的导出过程,如使用更精细的量化参数、启用动态图等。 模型结构不匹配:由于PyTorch版本或其他因素的差异,可能会...