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  • pytorch转onnx再转ncnn出错2020-12-20 20:33:12

    原因:pytorch转换的onnx有很多冗余需要简化 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data type 0 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data

  • 开放式神经网络交换-ONNX(上)2020-12-05 10:05:01

             目的              本文档包含ONNX语义的规范性规范。              “onnx”文件夹下的.proto和.proto3文件构成了用协议缓冲区定义语言编写的语法规范。.proto和.proto3文件中的注释目的是提高这些文件的可读性,但如果它们与本文档冲突,

  • RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT2020-12-05 09:59:40

    文章目录 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT1. github开源代码2. MXNet模型转ONNX模型 3. ONNX模型转TensorRT模型3.1 概述3.2 编译3.3 运行 4. 推理结果 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT 1. github开源代码 RetinaFace TensorRT推理的开源代码位置在https://g

  • 开放神经网络交换(ONNX)工具2020-12-05 08:32:35

    开放神经网络交换(ONNX)工具 开放神经网络交换(ONNX)是一个开放的生态系统,它使人工智能开发人员能够在项目发展过程中选择正确的工具。ONNX为人工智能模型提供了一种开源格式,包括深度学习和传统ML,它定义了一个可扩展的计算图模型,以及内置运算符和标准数据类型的定义。目前我们关注的是

  • openpose_keras_onnx_rknn应用2020-06-16 15:59:08

    1.keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation-master   2.keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation-master转onnx模型应用  3.openpose-opencv更改K分匹配算法实现   4.openpose_caffe转rknn 5.openpose_rknn推理  

  • 百度开源:PaddleOCR与PaddlePaddle / paddle2onnx 实践一2020-06-10 15:02:21

    地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR  OCR toolkit based on PaddlePaddle (基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。) 尝试将paddleOCR项目中的文字检测模型使用PaddlePaddle/paddle2onnx转换成通用框架模型o

  • onnx c++2020-04-21 15:40:35

      opencv,读取摄像头 https://github.com/tw0226/onnx_model_to_C-/blob/bb54aef3db3b9f37229c8fbc27d2b64db6950924/onnx_convert/main.cpp 分ubuntu,windows,有opencv mobilenet yolov2 https://github.com/tenglike1997/onnxruntime-projects 读文件:有mean https://github.com

  • ONNX Runtime 源码阅读:模型分区的实现2020-03-13 21:36:05

    相关阅读: ONNX Runtime 源码阅读:模型推理过程概览 ONNX Runtime 源码阅读:模型结点串行执行顺序的确定 前言 为了实现高效的推理,神经网络推理引擎应该尽可能将主机(Host)上能提供更高效计算的硬件设备(Device)利用上,ONNX Runtime当然不能例外。ONNX Runtime目前已经支持了多种

  • onnx模型如何增加或者去除里面node,即修改图方法2020-03-08 12:41:37

    有时候我们通过pytorch导出onnx模型,需要修改一下onnx的图结构,怎么修改呢? 下面两个Python实例提供了修改思路。 Changing the graph is easier than recreating it with make_graph, just use append, remove and insert.参考https://github.com/onnx/onnx/issues/2259 onnx_

  • Mxnet模型转换ONNX,再用tensorrt执行前向运算2020-01-01 20:06:00

    环境:ubuntu16.04 tensorrt版本:5.1.5.0 cuda版本:9.0 GPU:1080Ti Mxnet版本:1.3.1 cudnn:7.3.1 1、tensorrt安装: https://github.com/NVIDIA/TensorRT tensorrt的不同版本: https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download tensorrt python版的安装参考: https://blog.csdn.net/z

  • MxNet模型转换Onnx2020-01-01 19:57:55

    MxNet模型导出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型,以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介,例如,市面上没有现成的Caffe模型到MxNet模型的转换工具,我们可以借

  • MNN配置2019-11-19 16:51:01

    1、github链接:https://github.com/alibaba/MNN/tree/master/tools/converter 2、教程 (1)使用教程:https://www.bookstack.cn/read/MNN-zh/tools-converter-README_CN.md (2)参考博客:https://blog.csdn.net/qq_37643960/article/details/97028743 (3)github的项目中的readme部分也有讲解;

  • ONNX-开放式神经网络交换格式2019-10-25 09:02:51

    以下内容根据个人理解整理而成,如有错误,欢迎指出,不胜感激。 1. ONNX简介 ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和

  • (原)pytorch中使用TensorRT2019-09-18 20:08:34

    原文链接:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11332155.html   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. 初始化 2. 保存onnx模型 3. 创建tensorrt引擎 4. 保存及载入引擎 5. 分配缓冲区 6. 前向推断 7. 矫正(Calibrator) 8. 具体的推断

  • Squeeze not supported yet!2019-09-06 14:36:58

    解决onnx转ncnn时Squeeze not supported yet! 出现这个问题是ncnn不支持squeeze操作导致的, 第一步做法:参考https://github.com/daquexian/onnx-simplifier尝试解决,安装后,命令: python -m onnxsim ./your_model.onnx ./your_model_sim.onnx 如果上面的做法解决不了你的问题,你

  • c – 协议缓冲区的静态链接导致与现有符号冲突2019-07-10 15:01:01

    我们正在尝试为C运行时实现Protocol Buffers格式(ONNX)导入程序.我们的运行时将由前端应用程序使用,前端应用程序也使用Protocol Buffers模型. 当尝试执行运行前端和后端组件的进程时,我们看到错误表明符号名称与现有符号冲突. [libprotobuf ERROR google/protobuf/descriptor_dat

  • 微软开源用于AI模型的推理引擎ONNX Runtime2019-07-01 15:51:16

    文章来源:ATYUN AI平台  在Microsoft Connect 2018开发者大会上,微软对Azure和IoT Edge服务进行了大量更新,微软免费提供ONNX Runtime,一种用于ONNX格式的AI模型的推理引擎。 微软在开源代码中提供了大量框架和引擎。第一个是开放式神经网络交换(ONNX)Runtime,这是一种用于ONNX格式

  • pytorch模型部署在MacOS或者IOS2019-02-25 22:45:13

    pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署,这是个问题。 然而我们有了onnx,同样我们也有了coreML。   ONNX: onnx是一种针对机器学习设计的开放式文件格式,用来存储训练好的模型,并进行多种框架模型间的转换。   coreML: Apple在2017年 MacOS 10.13以及IOS11+系统上推出了coreML1

  • PyTorch 1.0 中文文档:torch.onnx2019-02-03 16:51:23

    译者:guobaoyo 示例:从Pytorch到Caffe2的端对端AlexNet模型 这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 alexnet.onnx: import torch import torchvision dummy_input = torch.randn(10,

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