PyTorch模型导出为ONNX模型,其类型为torch.onnx.ONNXProgram。 torch_model=MyModel()torch_input=torch.randn(1,1,32,32)onnx_program=torch.onnx.dynamo_export(torch_model,torch_input) 保存ONNX模型到磁盘和加载ONNX模型到内存。 # Save ONNX modelonnx_program.save("my_image_classifier.onnx")# Lo...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) dummy_model_input = tokenizer("This is a sample", return_tensors="pt") # export torch.onnx.export( model, tuple(dummy_model_input.values()), f="torch-model.onnx", in...
git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在diffusers的script/convert_stable_diffusion_checkpoint_to_onnx.py脚本中,可以通过执行以下命令生成onnx模型。其中,model_path指定PyTorch的模型根目录,output_path指定生成的onnx模型目录。 cd /home_host/work python diffusers/scripts/conver...
torch.onnx.export(model, # model being run x, # model input "D:\\super_resolution_2.onnx", # where to save the model (can be a file or file-like object) opset_version=11, # the ONNX version to export the model to input_names = [input_name], # the model's input names outp...
Pytorch自带的torch.onnx.export转换得到的ONNX,ONNXRuntime需要的ONNX,TensorRT需要的ONNX都是不同的。 这里面举一个最简单的Maxpool的例: Maxunpool可以被看作Maxpool的逆运算,咱们先来看一个Maxpool的例子,假设有如下一个C*H*W的tensor(shape[2, 3, 3]),其中每...
Export PyTorch RetinaNet model to ONNX format and run video inference using it on the CUDA device. Use CUDAExecutionProvider for inference.
因此在转ONNX工作开展之前,首先必须明确目标后端。ONNX只是一个格式,就和json一样。只要你满足一定的规则,都算是合法的,因此单纯从Pytorch转成一个ONNX文件很简单。但是不同后端设备接受的onnx是不一样的,因此这才是坑的来源。 Pytorch自带的torch.onnx.export转换得到的ONNX,ONNXRuntime需要的ONNX,TensorRT需要...
torch.onnx.export( model, # 需要转换的网络模型 args, # ONNX模型输入,通常为 tuple 或 torch.Tensor f, # ONNX模型导出路径 input_names=None, # 按顺序定义ONNX模型输入结点名称,格式为:list of str,若不指定,会使用默认名字 output_names=None, # 按顺序定义ONNX模型输出结点名称,格式为:list of ...
如果你的模型在 PyTorch 中,你可以轻松地在 Python 中将其转换为 ONNX,然后根据需要量化模型(对于 TensorFlow 模型,你可以使用 tf2onnx)。ONNX Runtime 是轻量级的,量化可以减小模型大小。 让我们尝试将 PyTorch 中预训练的 ResNet-18 模型转换为 ONNX,然后量化。我们将使用 ImageNet 数据集的子集比较准确率。
torch.save(model.state_dict(),'simple_nn.pth') print('Model saved to simple_nn.pth') # 转换为ONNX格式并保存 dummy_input=torch.randn(1,1,28,28)# 创建一个dummy输入 torch.onnx.export(model, dummy_input,'simple_nn.onnx', input_names=['input'], output_names=['output']) ...