self.detect_layer = self.model.model[-1]# 得到最后的检测层 self.model.traced =True# False 修改为 True # 随机制造一个 bs=1 输入 tensor rand_example = torch.rand(1,3, img_size, img_size) traced_script_module = torch.jit.trace(self.model, rand_example, strict=False) #traced_script_...
在yolo.py中添加以下代码进行实现: model=Model(opt.cfg).to(device)print(model)model.train()# Create model# Create modelmodel=Model(opt.cfg).to(device)x=torch.randn(1,3,640,640).to(device)script_model=torch.jit.trace(model,x)script_model.save("m.pt") 生成后将m.pt文件,点击一下链接后...
其中,为边缘GPU设计的YOLOv7-Tiny在V100上达到了286FPS,本边缘AI爱好者立刻一个仰卧起坐,决定在ModelBox上测试一下。如果对ModelBox AI应用开发还不熟悉,请先阅读ModelBox 端云协同AI开发套件(RK3568)上手指南,或ModelBox 端云协同AI开发套件(博时特EC02)上手指南,或ModelBox 端云协同AI开发套件(Windows)上手指...
parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='don`t trace model') 这个参数的意思表示不要跟踪模型。
'inference/images/horses.jpg', img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, device='', view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, update=False, project='runs/detect', name='exp', exist_ok=False, no_trace=False...
from x2paddle.convertimportpytorch2paddlepytorch2paddle(torch_model,save_dir='./x2paddle_cola/',jit_type="trace",input_examples=[input_ids,attention_msk,token_type_ids]) 2.准备训练数据&定义DataLoader。本案例默认以GLUE数据进行自动压缩实验,PaddleNLP会自动下载对应数据集。
model.model[-1].include_nms =Truey =None# TorchScript exporttry: print('\nStarting TorchScript export with torch %s...'% torch.__version__) f = opt.weights.replace('.pt','.torchscript.pt')# filenamets = torch.jit.trace(model, img, strict=False) ...
model = quantized_net # 设置在线融合模式 if opt.jit: if opt.save: ct.save_as_cambricon(opt.mname) example = torch.randn(opt.batch_size, 3, imgsz, imgsz,dtype=torch.float) trace_input = torch.randn(1, 3, imgsz, imgsz,dtype=torch.float) if opt.half_input: print('half_input '...
ModelBox开发指南-YOLOv7来了一个活泼的YOLOv7模型转换与技能开发指南。YOLO系列新鲜出炉的目标检测器YOLOv7据说“surpass...
pytorch2paddle(torch_model, save_dir='./x2paddle_cola/', jit_type="trace", input_examples=[input_ids, attention_msk, token_type_ids]) 2.准备训练数据&定义DataLoader。本案例默认以GLUE数据进行自动压缩实验,PaddleNLP会...