#首先我们要有个tensor输入,比如网络的输入是batch_size*1*224*224x=torch.randn(batch_size,1,224,224,requires_grad=True)#torch_model是模型的实例化torch_out=torch_model(x)#下面是导出的主要函数# Export the modeltorch.onnx.export(torch_model,# model being runx,# model input (or a tuple for ...
I onnx是通用规则的部署格式 所以oneflow ,pytorch等等都需要转onnx。 II 调用export接口转onnx onnxruntime执行 3 代码工程 导入模块 module 3.1 定义NN 1)def forward中的输入x 训练时输入多少维度就是多少维度。 比如for 循环内x的维度为 [batchsize=10, channel =3, height=256, weight=256] 2)def fo...
self.fc3 = nn.Linear(84, class_num) # 定义前向传播过程,输入为x def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) # nn.Linear()的输入输出都是维度为一的值,所以要把多维度的tensor展平成一维 x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) ...
ONNX模型的每个输入和输出张量都有一个名字。很多推理引擎在运行ONNX文件时,都需要以“名称-张量值”的数据对来输入数据,并根据输出张量的名称来获取输出数据。在进行跟张量有关的设置(比如添加动态维度)时,也需要知道张量的名字。 在实际的部署流水线中,我们都需要设置输入和输出张量的名称,并保证ONNX和推理引擎中...
打开刚刚新建的main.cu文件，输入以下代码 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters....
input_names (list of str): 输入节点的名字的列表。这些名字可以用于标识ONNX图中的输入节点。在您的代码中,您有一个名为“input0”的输入。 output_names (list of str): 输出节点的名字的列表。这些名字可以用于标识ONNX图中的输出节点。在您的代码中,您有一个名为“output0”的输出。
input_names (list of str): 输入节点的名字的列表。这些名字可以用于标识ONNX图中的输入节点。在您的代码中,您有一个名为“input0”的输入。 output_names (list of str): 输出节点的名字的列表。这些名字可以用于标识ONNX图中的输出节点。在您的代码中,您有一个名为“output0”的输出。