接下来,我们创建了一个示例输入张量(这里假设输入图像的大小为 640x640),并使用 torch.onnx.export 函数将模型导出为 ONNX 格式。 四、使用 ONNX Runtime 进行部署 一旦您有了 ONNX 模型,就可以使用 ONNX Runtime 在 Python 中进行推理了。以下是一个简单的示例,展示了如何使用 ONNX Runtime 加载和运行模...
pip install onnxruntime-gpu # 安装GPU版本 先确认下onnxruntime是否真的能用到你的GPU,如果能获取 TensorrtExecutionProvider 和 CUDAExecutionProvider,那么恭喜你!一切正常!你可以愉快地进行GPU推理部署了。 root@xxx:/workspace# python Python 3.8.8 (default, Feb 24 2021, 21:46:12) [GCC 7.3.0] ::...
然后,我们可以使用torch.onnx.export函数将模型转换为ONNX格式。最后,我们可以使用ONNX Runtime加载并运行这个模型。 ```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport onnxruntime as ort 定义模型 class SimpleModel(nn.Module): def init(self): super(SimpleModel, self).init(...
使用ONNX Runtime 进行多类别检测和单类别检测的 Python 程序在推理过程中的主要区别在于模型的输出处理和结果解析。以下是详细的比较: 单类别检测 单类别检测模型只检测一种特定类别的物体。推理过程相对简单,主要步骤包括: 加载模型: session = ort.InferenceSession("single_class_model.onnx") 预处理图片: img ...
onnxruntime-gpu1.6.0 cuda 10.2 + cudnn8.0.3 注意:python下onnxruntime-gpu的版本要和cuda、cudnn匹配,否则安装之后会出现gpu不能使用的情况。 安装命令:pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0 onnxruntime、cuda、cudnn间的版本关系 2、python 以vgg16的分类模型为例: ...
onnx_model = onnxruntime.InferenceSession('slowfast.onnx', providers=providers) # Create the input(这里的输入对应slowfast的输入) data = np.random.rand(1, 1, 3, 32, 256, 256).astype(np.float32) # Inference onnx_input = {onnx_model.get_inputs()[0].name: data} ...
onnxruntime 推理python与c++支持 现象 最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器,然后导出ONNX格式,Python下面运行效果良好!显示如下: 然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的,我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。然后针对测试图像,代码与测试效果如下: ...
onnxruntime 推理python与c++支持 现象 最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器,然后导出ONNX格式,Python下面运行效果良好!显示如下: 然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的,我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。然后针对测试图像,代码与测试效果如下: ...
//onnxruntime\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.ccpy::class_<InferenceSession>(m,"InferenceSession", R"pbdoc(This is the main class used to run a model.)pbdoc") .def("load_model", [](InferenceSession* sess, std::vector<std::string>&provider_types) { ...
$model->predict($inputFeed, outputNames:null, logSeverityLevel:2, logVerbosityLevel:0, logid:'tag', terminate:false); Inference Session API You can also use the Inference Session API, which follows thePython API. $session=newOnnxRuntime\InferenceSession('model.onnx');$session->run(null, ...