部署onnx

最新推荐文章于 2025-11-19 12:54:37 发布
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#深度学习 #pytorch #caffe

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部署框架onnx
1.转成C++程序，输出要考虑清楚
2.cuda的库要匹配，主要还是与自己电脑上的驱动有关系，如果程序卡在cuda加载的时候，优先考虑是否cuda_adv_infer64_8.dll是否加载正确。
3 输入要正确 训练与推理要保持一致

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本文是深度学习模型部署框架的第一篇，更多部署框架可以查看本专栏的其他文章。概念：onnx一种开源模型格式，专注于推理所需的能力。同时，它还是一个中间深度学习框架，用于连接不同深度学习框架之间的转换。优势：跨平台兼容性好；性能优化；支持多种框架。坑点：onnx只是一个格式，就和json一样，只要满足规则，就是合法的。因此单纯从pytorch转成onnx格式很简单，但是不同后端框架接受的onnx是不一样的。
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### 部署 ONNX 模型到树莓派 为了成功在树莓派上部署 ONNX 模型，需遵循一系列特定步骤来确保兼容性和性能优化。以下是详细的指南： #### 准备工作环境 安装必要的依赖库对于顺利部署至关重要。建议先更新系统包并安装 Python 及其开发工具链。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt install python3-pip libatlas-base-dev pip3 install numpy opencv-python onnxruntime-gpu ``` #### 转换模型至 ONNX 格式 如果原始模型不是 ONNX 格式，则需要将其转换为该格式以便于跨平台支持。PyTorch 提供了简便的方式来进行此操作[^1]。 ```python import torch.onnx from torchvision import models dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) model = models.resnet18(pretrained=True).eval() torch.onnx.export( model, dummy_input, "resnet18.onnx", export_params=True, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` #### 解决常见错误 当遇到 `cv2.error` 类似报错时，这通常意味着 OpenCV 版本不匹配或者缺少某些必需的支持组件。确认已正确编译带有 DNN 支持的 OpenCV 库版本，并且确保所使用的 ONNX 文件能够被解析器识别[^3]。 #### 进行推理测试 完成上述准备工作之后，可以编写简单的脚本来加载 ONNX 模型并执行预测任务。这里展示了一个初始化 YOLOv8 探测器的例子[^4]。 ```python import cv2 import onnxruntime as ort import numpy as np def init_detect_model(model_path): session = ort.InferenceSession(model_path, providers=["CPUExecutionProvider"]) model_inputs = session.get_inputs() input_shape = model_inputs[0].shape input_width = input_shape[2] input_height = input_shape[3] return session, model_inputs, input_width, input_height session, _, width, height = init_detect_model('path/to/model.onnx') image = cv2.imread('test.jpg') blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1./255., size=(width, height), swapRB=True) outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: blob})[0] print(outputs.shape) ``` 通过以上方法可以在树莓派设备上实现高效的 ONNX 模型部署与应用。
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