python -m torch.onnx.export your_model.pt your_model.onnx这个命令会将名为 your_model.pt 的PyTorch 模型转换为名为 your_model.onnx 的ONNX 模型。你可以根据需要调整这些参数。 使用ONNX Runtime 的 Python 部署ONNX Runtime 提供了一个 Python API,可以让你在 Python 中使用 ONNX 模型。以下是一...
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...
从ONNX Model Zoo获取模型:https://github.com/onnx/models ONNX Model Zoo的模型opset版本都较低,可以通过tools下的convert_onnx_opset_version.py将opset转换为11: 代码语言:javascript 复制 python convert_onnx_opset_version.py --input_model input_model.onnx --output_model output_model.onnx --outpu...
1.2 创建虚拟环境 conda create -n 环境名字(英文) python=x.x(python版本) 1. 输入conda create -n pytorch1 python=3.9,在 base 环境中这条命令,就会创建一个新的虚拟环境,这个虚拟环境会安装一些基础的包,如左下图所示: 询问是否安装的时候,输入 y 就可以创建环境了 1.3 进入 pytorch 环境 conda activate...
yolov5 onnx python部署 Darknet-YOLOv3 部署测试笔记 1. 安装部署 安装部署在Linux环境,windows环境安装部署见参考1 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make -j $(nproc) 1. 2. 3. 获取已经训练好的权值: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights...
简介:手把手教学!TensorRT部署实战:YOLOv5的ONNX模型部署 前言 TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONN...
1. 训练完成的pt模型→官方导出ONNX模型 使用models/export.py文件转换即可,需要更改导出ONNX函数中的opset_version为10。直接输入参数调用下述命令即可,weight-path是训练好的模型,img-size最好是训练时设置的图像大小。 python models/export.py --weights <weight-path> --img --batch 1 2. 导出的ONN...
> * 推荐用Yo转为onnx格式。本仓库的模型转换命令为 `python models/export.py --weights ./weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 1` > ### ***打包为可执行文件*** > > * 所用库为nuitka,打包命令已经在`build.py`中配置好,如需更高级玩法请自己摸索 >...
TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONN...
TensorRT部署实战:YOLOv5的ONNX模型部署 作者:一天到晚潜水的鱼 前言 TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。