对模型的转化,本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT,在转为TensorRT模型的过程中,实现了模型单精度的压缩。 对于加速推理,本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、 TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。 希望本文能帮助大家。 环境配置 CUDA版本:11.3.1 cuDNN版本:8.2.1 TensorRT版本:8.0.3.4 显卡:1650 py...
miniconda Pytorch CUDA Cudnn onnxruntime FROM ubuntu:22.04#docker 启动方式#docker run -itd --gpus all --privileged=true --shm-size 8G --name onnx1 97271d29cb79 /bin/bashMAINTAINER SuSu#切换阿里云源RUN apt-get update && apt-get install -y vim && apt-get install -y sudo && apt-get ...
个人认为目前后者更为成熟,这主要是ONNX,Caffe和TensorRT的性质共同决定的 上面的表列了ONNX和Caffe的几点区别,其中最重要的区别就是op的粒度。举个例子,如果对Bert的Attention层做转换,ONNX会把它变成MatMul,Scale,SoftMax的组合,而Caffe可能会直接生成一个叫做Multi-Head Attention的层,同时告诉CUDA工程师:“你去...
2.Pytorch分类模型转onnx 我的模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用gpu,转换过程如下: 2.1 如果保存的是整个模型 importtorchdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=torch.load("test.pth")# pytorch模型加载batch_size=1#批处理大小input_shape=(3,244,384)#输入...
此函数将允许我们将相同的 PyTorch DataLoader 与 ONNX 一起使用。 准备模型: ort_provider = ['CPUExecutionProvider'] if torch.cuda.is_available(): model_pt.to('cuda') ort_provider = ['CUDAExecutionProvider'] ort_sess = ort.InferenceSession(model_fp32_path, providers=ort_provider) 使用GPU(如...
pytorch onnx 部分op不支持 pytorch的cuda不可用,垃圾电脑(我好菜),配置环境用了六七个小时,淦,接下来我总结一下我遇到的问题及解决方法。1.首先按部就班地在CSDN上搜索anaconda如何配置pytorch,帖子有很多,不再赘述,在添加完各种镜像源之后,下载完之后,各种稀奇
mask = torch.LongTensor([mask]).cuda() //模型预测 importtorchfromimportlibimportimport_module key = {0:'finance',1:'realty',2:'stocks',3:'education',4:'science',5:'society',6:'politics',7:'sports',8:'game',9:'entertainment'} ...
举个例子,如果对Bert的Attention层做转换,ONNX会把它变成MatMul,Scale,SoftMax的组合,而Caffe可能会直接生成一个叫做Multi-Head Attention的层,同时告诉CUDA工程师:“你去给我写一个大kernel“(很怀疑发展到最后会不会把ResNet50都变成一个层。。。) 因此如果某天一个研究...
pytorch模型线上部署最常见的方式是转换成onnx然后再转成tensorRT 在cuda上进行部署推理。 本文介绍将pytorch模型转换成onnx模型并进行推理的方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #!pip install onnx #!pip install onnxruntime #!pip install torchvisio 公众号算法美食屋后台回复关键词:...
此函数将允许我们将相同的 PyTorch DataLoader 与 ONNX 一起使用。 准备模型: ort_provider = ['CPUExecutionProvider'] if torch.cuda.is_available(): model_pt.to('cuda') ort_provider = ['CUDAExecutionProvider'] ort_sess = ort.InferenceSession(model_fp32_path, providers=ort_provider) ...