pytorch自带函数torch.onnx.export()可以把pytorch模型导出成onnx模型。官网API资料:https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#torch.onnx.export针对我们的得模型,我们可以这样写出大致的导出脚本 to_onnx.py: importtorchfromimportlibimportimport_module model_name ='bert'x = import_module('models.'+ mode...
ONNX 是用同一个文件表示记录模型的结构和权重的。 我们部署时一般都默认这个参数为 True。如果 onnx 文件是用来在不同框架间传递模型(比如 PyTorch 到 Tensorflow)而不是用于部署,则可以令这个参数为 False。 input_names, output_names 设置输入和输出张量的名称。如果不设置的话,会自动分配一些简单的名字(...
import cv2 import time from decode import PanDecode class ONNX_Test(object): def __init__(self,opt): self.opt = opt self.__init_onnx() self.pandecode = PanDecode(opt) self.input_w,self.input_h = opt.input_size def __init_onnx(self): '''onnx session初始化''' self.model =...
了解如何使用 PyTorch 训练 ONNX 模型。 下载模型用作 ONNX 文件,并通过 Windows 机器学习在本地运行它。
前几天博客根据基于pytorch编写了的网络,将其搭建转为wts,使用C++API搭建tensorrt的框架(查看博客点击这里),然自己写C++API搭建网络会比较费时,为此本篇博客基于同一个网络,将其转换为onnx格式,并使用python调用onnx模型,不断尝试如何使用参数,如搭建输入动态变量或静态输入变量等关系。我将分为2部分,其一静态onnx搭...
经过这一系列的程序实验论证,可以看出onnxruntime库对onnx模型支持的更好。如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层,那么在转换到onnx文件后,使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。并且,我看到一篇文章里面通过一系列实验,最后得出结论是onnxruntime库的推理速度最快。
(1)Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段,在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换,比如转换到TensorRT上完成部署,或者有的人多加一步,从ONNX先转换到caffe,再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好,这里关于友好的定义后面会谈。
由于推理引擎对静态图的支持更好,通常我们在模型部署时不需要显式地把 PyTorch 模型转成 TorchScript 模型,直接把 PyTorch 模型用 torch.onnx.export 跟踪导出即可。了解这部分的知识主要是为了在模型转换报错时能够更好地定位问题是否发生在 PyTorch 转 TorchScript 阶段。
简介:使用onnx对pytorch模型进行部署 1.onnx runtime安装 # 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx# 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理 ...
(1)Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段,在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换,比如转换到TensorRT上完成部署,或者有的人多加一步,从ONNX先转换到caffe,再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好,这里关于友好的定义后面会谈。