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  • 利用java加载bert模型进行加速推理2022-05-19 19:31:43

    这里利用java加载onnx模型,并进行推理。 项目地址:https://github.com/jiangnanboy/onnx-java 步骤 1.利用java加载onnx模型,并进行推理预测。这里采用roberta模型的onnx版。 2.pytorch模型从这里 下载。 3.pytorch模型转为onnx见这里 。 使用 1.sy/BertMask String text = "中国

  • onnx 简化压缩 onnxsim 以及op算子错误解决2022-05-13 09:34:22

    pip install onnx-simplifier -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 0、安装如上; 1、用法命令 onnxsim 12345.onnx 12345sim.onnx --input-shape 1,3,512,512 2、出现op错误,注意修改导出onnx文件的 torch.onnx.export版本, opset_version=11如下 torch.onnx.export(

  • onnx转ncnn报错Shape not supported yet! Gather not supported yet # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! U2022-05-05 18:31:38

    # 在将pt模型转为onnx之后,将onnx转成ncnn./onnx2ncnn ~/projects/pytorch-classification/mobilenet.onnx mobilenet.param mobilenet.bin # 如果网络结构中用到了reshape或者view,可能会报以下错误Shape not supported yet!Gather not supported yet! # axis=0Unsupported unsque

  • ONNX Runtime 源码阅读:Graph::SetGraphInputsOutputs() 函数2022-05-04 10:01:00

    目录前言正文总结 前言 为了深入理解ONNX Runtime的底层机制,本文将对 Graph::SetGraphInputsOutputs() 的代码逐行分析。 正文 首先判断Graph是否从ONNX文件中加载所得: if (is_loaded_from_model_file_) return Status::OK(); 如果是,可直接返回;如果不是,则需要解析Graph中的节点,从

  • ONNXRuntime学习笔记(三)2022-05-01 00:35:45

    接上一篇完成的pytorch模型训练结果,模型结构为ResNet18+fc,参数量约为11M,最终测试集Acc达到94.83%。接下来有分两个部分:导出onnx和使用onnxruntime推理。 一、pytorch导出onnx 直接放函数吧,这部分我是直接放在test.py里面的,直接从dataloader中拿到一个batch的数据走一遍推理即可。

  • ONNXRuntime学习笔记(一)2022-04-23 16:04:13

    一. DL模型落地步骤 一般情况下,一个DL任务落地的流程一般包含训练和部署两大部分,具体细分我认为可以分为以下几个步骤: 1. 明确任务目标:首先要明确我们最终要达到一个什么样的效果,假设我们的DL模型是一个函数y=f(x), 送入一张图片x后,模型需要吐出来一个什么样的y(基于此区分不同任

  • 【推理引擎】ONNX 模型解析2022-03-27 10:35:41

    定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: class ConvBnReluBlock(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool1 = nn.MaxPoo

  • Model Optimization——常用深度学习模型转换脚本2022-03-19 10:03:16

    简介 ​ 我们都知道目前流行的深度学习框架有很多种,例如Pytorch、TensorFlow、Caffe等,在实际训练和部署的过程中,常常会接触到不同框架模型之间的转换,大多数时候这些并不复杂,只需要写一些简短的脚本就能够完成。而像OpenVINO中IR这样的特殊模型,我们也可以通过其提供的自带脚本

  • C++使用onnxruntime/opencv对onnx模型进行推理(附代码)2022-02-09 20:34:29

    1. c++使用onnxruntime进行推理 link code in git #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/

  • pytorch训练结果 转 onnx2022-02-08 16:02:58

    pytorch训练结果转可部署onnx   import torchimport torchvision input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)input_names = [ "input" ]output_names = [ "output"] torch.onnx.export(model,

  • ONNX修改节点的值2022-01-28 16:58:27

    #新节点 conv1_node = onnx.helper.make_node( name="Conv_40", # Name is optional. op_type="Conv", # Must follow the order of input and output definitions. # https://github.com/onnx/onnx/blob/rel-1.9.0/docs/Operators.md#inpu

  • 树莓派上体验用ncnn推理yolov5-lite2022-01-26 11:31:46

    中间细节都一样,均可参考:https://raychiu.blog.csdn.net/article/details/122534656 一到四步这些模型转化生成都在服务器上操作即可,比较快,最后的param和bin发送到树莓派使用即可。 一、下载代码和模型并转onnx #模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-li

  • 目标检测量化总结2022-01-24 15:34:05

    前言 最近一段时间在搞模型量化(之前量化基础为0),基本上查到了90%以上的成熟量化方案,QAT的方案真的非常不成熟,基本没有开源好用的方案。赛灵思挺成熟但仅针对自己的框架,修改代价太大了。阿里的框架不成熟,至少我在看代码的时候,他还在Fix-Bug。ONNX挺成熟,但使用人数基本没有,其作

  • Yolov4-tiny pth转onnx转tensorrt2022-01-11 16:01:28

    Yolov4-tiny pth模型转换成onnx 载入模型并完成转换 def pth2onnx(pth_model,input,model_name): torch.onnx.export(pth_model, # 需要转换的模型 input, # 模型的输入

  • torch与onnx转换2022-01-07 11:33:20

    torch与onnx转换 一、pytorch转onnx pytorch官方已经提供了支持。 import torch dummy_input = torch.randn(1, 3, 480, 640) torch.onnx.export(model, dummy_input, 'net_640x480.onnx', export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=['Input_1'

  • onnx模型部署(一) ONNXRuntime2021-12-27 14:59:21

        通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架,比如有的同学喜欢用 Pytorch,有的同学喜欢使用 TensorFLow,也有的喜欢 MXNet,以及深度学习最开始流行的 Caffe等等,这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包,在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库,而且同一个框架比

  • 【有奖提问】向贾扬清(阿里巴巴副总裁、Caffe作者、TensorFlow作者之一、ONNX创始人)提问啦2021-12-15 17:00:53

    各位开发者朋友好哇, CSDN《新程序员》即将对话阿里巴巴集团副总裁、知名的开源及 AI 大神贾扬清,欢迎所有的开发者朋友们基于人工智能、开源、技术成长提出自己格外关心的问题。 贾扬清,是我们 80 后程序员中的佼佼者,毕业于清华大学自动化专业,后来又在加州大学伯克利分校攻

  • 日常小总结2021-12-10 15:35:09

    1.YOLOv5s.pt转化为.onxx格式 1)下载onnx依赖包,在自己的yolo环境下输入以下命令: pip install onnx 2)运行导出模型程序,输入以下命令: python export.py --weights weights/yolov5s.pt 3)打开模型查看网页:https://netron.app 打开刚生成的yolov5s.onnx文件

  • ONNX MLIR应用示例(含源码链接)2021-12-04 07:00:06

    ONNX MLIR应用示例(含源码链接) 开放式神经网络交换在MLIR中的实现 (http://onnx.ai/onnx-mlir/)。      Prebuilt Containers 开始使用ONNX-MLIR的一个简单方法是使用预构建的docker映像。这些映像是在主干上成功合并生成的结果。最新的图像代表主干的顶端。目前,Docker Hub中保

  • NCNN、OpenVino、 TensorRT、MediaPipe、ONNX,各种推理部署架构,到底哪家强?2021-11-14 21:33:03

    ​以深度学习为主的人工智能算法模型在日常AI应用中逐渐占据主流方向,相关的各类产品也是层出不穷。我们平时所看到的AI产品,像刷脸支付、智能语音、银行的客服机器人等,都是AI算法的具体落地应用。AI技术在具体落地应用方面,和其他软件技术一样,也需要具体的部署和实施的。既然要做

  • 在C++上利用onnxruntime (CUDA)和 opencv 部署模型onnx2021-10-30 16:02:24

    概述 将得到的模型转化为onnx模型,加载到c++中运行,来完成模型的部署,下载并安装onnxruntime; CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(test) #使用clang++编译器 set(CMAKE_CXX_COMPILER clang++) set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") set(CMAKE_INCLUDE_C

  • yolov5-V6 ->ONNX ->TensorRT2021-10-29 18:02:14

    yolov5-V6 ->ONNX->TensorRT: ONNX最终结果正确TensorRT最终结果不正确 解决方案 生成仅提取特征图, 无需后续Detect()模块 1.yolo.py class Detect def forward(self, x): z = [] # inference output # =====新增部分============== onn

  • c# 部署onnx模型2021-10-29 16:03:14

    1.环境 gpu3060+cuda11.1+vs2019 +Microsoft.ML.OnnxRuntime +SixLabors.ImageSharp  2.代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; // DenseTensor using SixLabors.ImageSharp; // Image, Size

  • 初探tvm--用tvmc编译一个resnet502021-10-24 23:01:04

    初探tvm--用一个resnet50的例子看一下tvm的大体效果 tvmc是啥玩意编译出一个tvm模型使用resnet50 v2-7 onnx使用tmvc编译resnet50 还记得上节提到的tvm流程吧,不记得的话点这里康康。 tvmc是啥玩意 tvmc顾名思义,就是tvm封装的一个command line driver1,方便用户调用啦。

  • ONNX再探2021-10-20 23:05:28

    ONNX再探 本文转自:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/113802330 这篇文章从多个角度探索了ONNX,从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比,以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法,另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等,后续也会继续结合ONNX

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