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)高度缩放到32,图片按比例缩放 dyn...
可以看到上面导出的模型输入是固定的1 x 1 x 224 x 224输出是固定的1 x 1 x 672 x 672.实际应用的时候输入图片的尺寸是不固定的,而且可能一次输入多种图片一起处理。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...
onnx.export(model, dummy_input, model_names[2], input_names=['in'], output_names=['out'], dynamic_axes=dynamic_axes_23) 首先,我们导出 3 个 ONNX 模型,分别为没有动态维度、第 0 维动态、第 2 第 3 维动态的模型。 在这份代码里,我们是用列表的方式表示动态维度,例如: dynamic_axes_0...
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'}},接下来我编写一个...
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。 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文字检测的程序,依然是包含C++和Python两个版本的代码。官方代码的模型是在ICDAR场景文本检测数据集上训练的,考虑到车牌里也含有...
动态搭建基本与静态搭建相同,其中相同部分我将不在解释,所谓动态,无非是想灵活输入,更改batchsize、图像高和宽,而想灵活输入,需修改dynamic_axes参数,其固定形式如下代码,其中input_data为输入变量名,其中{0: 'batch_size', 2 : 'in_width', 3: 'int_height'}为固定格式,需要更改哪个需使用字典指定,而output...
dynamic_axes 指定输入输出张量的哪些维度是动态的。 为了追求效率,ONNX 默认所有参与运算的张量都是静态的(张量的形状不发生改变)。但在实际应用中,我们又希望模型的输入张量是动态的,尤其是本来就没有形状限制的全卷积模型。因此,我们需要显式地指明输入输出张量的哪几个维度的大小是可变的。
上述方法没有设置动态轴参数dynamic_axes,那么导出的模型输入输出尺寸是固定的,即对于输入尺寸[1, 3, 512, 512],在以后使用onnx进行推理时输入尺寸也必须是[1, 3, 512, 512]。如果设置了dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'}, 'output' : {0 : 'batch_size'}}) 则表示输入和输出的第 0 ...
dynamic_axes={'input': {0:'batch',2:'height',3:'width'}} ) 模型的输入与输出结构如下: 其中out就是我们要解析的语义分割预测结果,input表示支持动态输入格式为NCHW 推理测试 模型推理对图像有个预处理,要求如下: transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor,torchvision.trans...