onnxruntime-gpu==1.6.0 torch==1.7.1 转换核心代码 由于CRNN的输入中图片的宽度是不固定的,所以将dynamic_axes={"input": [3]},实际执行代码如下,输入维度格式(n, c, h, w) input_names = ["input"] output_names = ["out"] inputs = image # (1,1,32,100)
torch.onnx使你能够通过导出方法将模型检查点转换为 ONNX 图。但你必须提供很多值,例如input_names、dynamic_axes等。 首先需要安装一些依赖项: pip install transformers torch 使用export导出我们的检查点: import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer # load model and tok...
opset_version=None,_retain_param_name=True,do_constant_folding=True,example_outputs=None,strip_doc_string=True,dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None,enable_onnx_checker=True,
不过我在做pytorch导出onnx文件时,还发现了一个问题。 在torch.export函数里有一个输入参数dynamic_axes,它表示动态的轴,即可变的维度。假如一个神经网络输入是动态分辨率的,那么需要定义dynamic_axes = {'input': {2: 'height', 3: 'width'}, 'output': {2: 'height', 3: 'width'}},接下来我编写一...
我们可以通过指定dynamic_axes参数来导出动态输入的模型。dynamic_axes的参数是一个字典类型,字典的key就是输入或者输出的名字,对应key的value可以是一个字典或者列表,指定了输入或者输出的index以及对应的名字。比如想要让输入的index为0的维度表示动态的batch_size那么就指定{0: 'batch_size'}。同样的方法可以指定宽...
它首先为单个感兴趣区域创建随机输入。然后使用已安装的onnxPython 包中的导出方法来执行转换。这个转换输出一个名为swinunetr.onnx的文件。参数dynamic_axes指定TensorRT模型应该支持输入的第0维(即批处理维度)的动态大小。 将ONNX 模型转换为 TensorRT 模型 ...
我们来看一个dynamic_axes的设置例子: importtorch classModel(torch.nn.Module): def__init__(self): super().__init__() self.conv=torch.nn.Conv2d(3,3,3) defforward(self,x): x=self.conv(x) returnx model=Model()dummy_input=torch.rand(1,3,10,10)model_names=['model_static.onnx',...
通过这个程序实验,让人怀疑torch.export函数的输入参数dynamic_axes是否真的支持动态分辨率输入的。 以上这些程序实验是我在编写算法应用程序时记录下的一些bug和解决方案的,希望能帮助到深度学习算法开发应用人员少走弯路。 此外,DBNet的官方代码里提供了转换到onnx模型文件,于是我依然编写了一套使用opencv部署DBNet文字检...
export_params=True,# 存储模型参数opset_version=10,# ONNX版本do_constant_folding=True,# 是否执行常量折叠优化input_names=['input'],# 输入名称output_names=['output'],# 输出名称dynamic_axes={'input': {0:'batch_size'},# 可变输入维度'output': {0:'batch_size'}})# 可变输出维度 ...
dynamic_axes=dynamic_axes)File"/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch/onnx/utils.py",line501,in_model_to_graph module=module)File"/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch/onnx/utils.py",line216,in_optimize_graph graph=torch._C._jit_pass_onnx(graph,operator_export_type)File"/...