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...
outputs = ['186'] dynamic_axes = {'input.1': {0: 'batch'}, '186':{0:'batch'}} 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。
1.不建议使用dynamic_axes指定0以外的维度为动态,这样带来的复杂度太高,并且存在有的layer不支持。这种需求也不常用,性能也很差 目标:是onnx文件已经导出,但是输入shape固定了,此时希望修改这个onnx的输入shape 步骤一:使用TRT:compile函数(onnx转引擎时)的inputsDimsSetup参数重定义输入的shape ...
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_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_...
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) ...
# Export to ONNX, with dynamic batch-size with torch.no_grad(): input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export( resnet, input, "/tmp/resnet/resnet-qat.onnx", input_names=["input.1"], opset_version=13, dynamic_axes={"input.1": {0: "batch_size"}})= ...
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 ...