keep_initializers_as_inputs=None, custom_opsets=None, enable_onnx_checker=True, use_external_data_format=False) 1.1 函数作用 pytorch模型导出为ONNX格式,这个导出器通过运行一次Pytorch模型获得模型的执行轨迹。目前,它支持一组有限的动态模型(例如,RNN)。 1.2 函数参数 model - torch.nn.Module,要导出的...
keep_initializers_as_inputs (bool, default None) NONE custom_opsets (dict<str, int>, default empty dict) NONE Torch.onnx.export执行流程: 1、如果输入到torch.onnx.export的模型是nn.Module类型,则默认会将模型使用torch.jit.trace转换为ScriptModule 2、使用args参数和torch.jit.trace将模型转换为Script...
input_names=None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True,do_constant_folding=False,example_outputs=None,strip_doc_string=True,dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None)...
onnx.export(model, (dummy_input, loop_count), 'loop.onnx', verbose=True) With trace-based exporter, we get the result ONNX graph which unrolls the for loop: graph(%0 : Long(2, 3), %1 : Long()): %2 : Tensor = onnx::Constant[value={1}]() %3 : Tensor = onnx::Add(...
operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True, do_constant_folding=True,example_outputs=None,strip_doc_string=True, dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None,custom_opsets=None, enable_onnx_checker=True,use_external_data_format=False): ...
dummy_output = model(dummy_input) # 注意 pytorch 1.12.0 没有 example_outputs 关键字参数,建议用1.8.2 # 会报错: export() got an unexpected keyword argument 'example_outputs' # 跟踪法与直接 torch.onnx.export(model, ...)等价 model_trace = torch.jit.trace(model, dummy_input) ...
torch.onnx.export 是PyTorch 中用于将模型导出为 ONNX(Open Neural Network Exchange)格式的函数。ONNX 是一种开放格式,用于表示深度学习模型,使得模型可以在不同的框架、工具、运行时之间移植。在使用 torch.onnx.export 时,如果你的模型有多个输入,你需要特别注意如何正确地传递这些输入。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/onnx/utils.py at main · pytorch/pytorch
🐛 Describe the bug I'm having trouble converting a simple PyTorch model to ONNX with FP16 precision. I'm using the following command: torch.onnx.export( model, input, "test.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], export_pa...
torch.onnx.export(net, img, output, input_names=['input_batch'], keep_initializers_as_inputs=False, verbose=False, opset_version=opset) model=onnx.load(output) graph=model.graph #graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param ='None'### change the batch_size ...