常量折叠优化将用预先计算的常量节点来替换那些所有都是常量输入的操作。 dynamic_axes:用于指定输入、输出的动态变化的入参,是个字典。KEY为输入或输出名称,VALUE为shape的索引以及可能用于导出的axes名称。通常,根据以下的一种方式或两种方式进行组合,最终确定该值: 1.指定所提供输入的动态axes的整数列表,最后将生成...
一般来说,onnx和TensorRT仅支持相对比较固定的模型(包括各级的输入输出格式固定,单分支等),最多支持最外层动态输入(导出onnx可以通过设置dynamic_axes参数确定允许动态变化的维度).但活跃在感知算法前沿的小伙伴们都会知道,目前一个重要发展趋势就是端到端(End-2-End),可能涵盖了目标检测,目标跟踪,轨迹预测,决策规划...
这里需要指定 dynamic_axes , 目的是既然是dynamic的就需要留一个占位符。可以使用onnx的可视化工具查看到。这里推荐一个在线的工具: Netronnetron.app/ 3. ONNX 转TensorRT 接下来要将onnx文件build成TensorRT engine并进行序列化。 由于所有trt engine模型的build过程和调用过程几乎是一致的,这里做了一定的封装...
input_names=['input'], # the model's input names dynamic_axes=dynamic_axes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 这里就是定义batch的数值为动态的。 导出成onnx后,可以看一下输入的shape:batch_size×3×480×640 trtexec模型转换 直接可以用以下命令进行模型转换 ./trtexec --onnx...
out = torch.onnx.export(model, dummy_input, model_onnx_path, input_names=inputs, output_names=outputs, dynamic_axes=dynamic_axes) if __name__=='__main__': main() 接下来,准备输入数据进行推断。从Kaggle目录下载所有图像。将文件名中没有\ u 掩码的任意三个图像和brain-segmentation-pytorch存...
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch'}, 'output': {0: 'batch'}} # 配置动态分辨率 #在最新版pytorch中的记录法,inputX仍然需要,但只是用于生成output形状的,但是不会再最终,所以example_outputs参数被删去了 torch.onnx.export(myNet, inputX, r'./modelForTensorRT.onnx', input_names=['input'...
它首先为单个感兴趣区域创建随机输入。然后使用已安装的onnxPython 包中的导出方法来执行转换。这个转换输出一个名为swinunetr.onnx的文件。参数dynamic_axes指定TensorRT模型应该支持输入的第0维(即批处理维度)的动态大小。 将ONNX 模型转换为 TensorRT 模型 ...
dynamic_axes={"INPUT0": [0],"INPUT1": [0],"OUTPUT0": [0],"OUTPUT1": [0]}, verbose=True) TensorRT 需要注意:TensorRT仅支持GPU。 <model-repository-path>/ <model-name>/config.pbtxt1/model.plan 比较推荐的方式是从ONNX解析得到TensorRT模型(TensorRT) ...
dynamic_ax = {'input_1' : {2 : 'image_height',3:'image_wdith'}, 'output_1' : {2 : 'image_height',3:'image_wdith'}} torch.onnx.export(model, (img), onnx_path, input_names=["input_1"], output_names=["output_1"], verbose=False, opset_version=11,dynamic_axes=dynamic_...
在export中可以指定dynamic_axes, 即允许输入发生变化的维度,比如这里我们给的dummy input是1x3x224x224尺寸,然后限定input的第0,2维可以发生变化,于是在run时,可以输入尺寸为16x1z256x224的量。 在指定dynamic_axes关键字时,会出现warnning UserWarning:Providedkey inputfordynamicaxesisnot a valid input/output ...