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...
4、ONNX模型量化 根据ONNX 运行时文档,建议在量化之前执行此预处理步骤,其中包括优化。 model_prep_path = 'resnet18_prep.onnx' quantization.shape_inference.quant_pre_process(model_fp32_path, model_prep_path, skip_symbolic_shape=False) 预处理后的模型将保存到给定的路径。 4.1 校准数据读取器 根据ON...
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']) print('Mo...
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...
利用Pytorch我们可以将model.pt转化为model.onnx格式的权重,在这里onnx充当一个后缀名称,model.onnx就代表ONNX格式的权重文件,这个权重文件不仅包含了权重值,也包含了神经网络的网络流动信息以及每一层网络的输入输出信息和一些其他的辅助信息。ONNX既然是一个文件格式,那么我们就需要一些规则去读取它,或者写入它,ONN...
pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式,被较多推理引擎支持,比如:ONNXRuntime, Intel OpenVINO, TensorRT等。 1. 网络结构定义 ...
(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。
定义onnx_model_path模型的路径。 加载onnx模型。 定义输入。 执行推理。 获取预测结果。 到这里第一种写法就完成了,是不是很简单,接下来看第二种写法。 第二种推理写法 新建onnx.py脚本,加入以下代码: 调用onnx.py实现推理,新建test_onnx1.py插入代码: ...
torch.onnx.export( model, tuple(dummy_model_input.values()), f="torch-model.onnx", input_names=['input_ids', 'attention_mask'], output_names=['logits'], dynamic_axes={'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence'}, 'attention_mask': {0: 'batch_size', 1: 'sequence'}, ...
2.3 转换为 ONNX ONNX 模型将保存到给定的路径: # export fp32 model to onnx model_fp32_path = 'resnet18_fp32.onnx' torch.onnx.export(model_pt, # model dummy_in, # model input model_fp32_path, # path export_params=True, # store the trained parameter weights inside the model file...