onnx转tensorRT文件 支持动态和静态输入设置

最新推荐文章于 2024-11-19 12:06:54 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 深度学习 人工智能
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onnx动态模型转静态模型
Linlee11的博客
09-29 1168
onnx动态模型转静态模型。
一文掌握Pytorch-onnx-tensorrt模型转换
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m0_38043555的博客
03-07 2万+
一文掌握Pytorch-onnx-tensorrt模型转换pytorch转onnx pytorch转onnx 对于实际部署的需求，很多时候pytorch是不满足的，所以需要转成其他模型格式来加快推理。常用的就是onnx，onnx天然支持很多框架模型的转换， 如Pytorch,tf,darknet,caffe等。而pytorch也给我们提供了对应的接口，就是torch.onnx.export。下面具体到每一步。 首先，环境和依赖：onnx包，cuda和cudnn，我用的版本号分别是1.7.0, 10.1
onnx模型动态输入形状转静态
dddeee的专栏
05-11 1268
onnx模型输入节点动态转静态
onnx模型动态输入形状转静态输入形状
二爷的博客
11-13 434
早期tf生成的模型，因为是静态图，定义模型时输入的是tf.placeholder ,导出的pb 或都saved model,总是动态，至少batch size 这一维是动态，即[None,H,W,3],H,W有具体值；如果是支持多尺度的输入的话，那输入形状是[None,None,None,3]。以上None部分，也可能是用户常常自定义的一个名称。在pytorch导出onnx时，可以设置是使事使用dynamic,dynamic的价值也就是可以变输入。但在部分边端芯片上部署模型时，通常是必须固定形状的。
解决Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题(将onnx的动态输入改成静态)
分享技术笔记，记录学习研发历程
10-10 9490
最近做人脸识别项目，想只用OpenCV自带的人脸检测和识别模块实现，使用OpenCV传统方法：Haar级联分类器人脸检测+LBPH算法人脸识别的教程已经有了，于是想着用OpenCV中的dnn模块来实现，dnn实现人脸检测也有（详细教程可见我的这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42149550/article/details/131474284），问题就是基于cnn的人脸识别咋用opencv的dnn模块实现？一番搜索，发现OpenCV的dnn模块在加载YuNet模型时会报错。
onnx 转 mxnet 保存静态文件
weixin_41798111的博客
01-19 587
将onnx转为mxnet可读取的静态模型及参数
onnx-tensorrt：ONNX-TensorRT：ONNX的TensorRT后端
02-05
适用于ONNX的TensorRT后端 解析ONNX模型以使用执行。 另请参阅。 有关最近更改的列表，请参见 。 有关常见问题的列表，请参见 。 支持的TensorRT版本 Master分支上的开发适用于具有完整尺寸和动态形状支持的的最新版本。 对于TensorRT的早期版本，请参考其各自的分支。 完整尺寸+动态形状 在具有动态形状支持的全尺寸模式下构建INetwork对象需要调用以下API： C ++ const auto explicitBatch = 1U << static>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationF
Pytorch复习笔记--导出Onnx模型为动态输入和静态输入
牵一只蜗牛去散步
01-11 1万+
当使用 Pytorch 将网络导出为 Onnx 模型格式时，可以导出为动态输入和静态输入两种方式。动态输入即模型输入数据的部分维度是动态的，可以由用户在使用模型时自主设定；静态输入即模型输入数据的维度是静态的，不能够改变，当用户使用模型时只能输入指定维度的数据进行推理。在以下代码中，定义了一个网络，并使用动态导出和静态导出两种方式，将网络导出为 Onnx 模型格式。模型，其输出维度也是动态的，并且为对应关系，则表明导出的。显然，动态输入的通用性比静态输入更强。1--动态输入和静态输入。，即默认为静态输入。
NLP涉及技术原理和应用简单讲解【一】：paddle（梯度裁剪、ONNX协议、动态图转静态图、推理部署）
丨汀、的博客
08-29 1505
¶在深度学习模型构建上，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写和执行方式均存在差异。采用 Python 的编程风格，解析式地执行每一行网络代码，并同时返回计算结果。在模型开发章节中，介绍的都是动态图编程方式。静态图编程：采用先编译后执行的方式。需先在代码中预定义完整的神经网络结构，飞桨框架会将神经网络描述为 Program 的数据结构，并对 Program 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。动态图静态图优缺点：动态图编程体验更佳、更易调试，但是因为采用。......
onnx自定义算子转tensorrt 推理
最新发布
MAX的专栏
11-19 665
1、自定义算子类继承类，实现forward()和backward()方法，这样就变成一个可导函数可以在pytorch 模型网络中调用。如果只做推理可以不用实现backward。2、实现symbolic静态方法，这样在调用torch.onnx.export()时就能根据symbolic定义的规则，将自定义算子类转换成onnx 算子。说明：symbolic是符号函数，通常在其内部**返回一个g.op()**对象。
TensorRT加速推理入门-1：Pytorch转ONNX
用于记录
01-04 1713
PyTorch模型转ONNX模型
Pytorch → ONNX → TensorRT
qq_40680731的博客
09-09 1209
Pytorch >> ONNX >> TensorRT Pytorch >> ONNX >> TensorRT 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会
TensorFlow2.x模型转onnx、TensorRT
whaosoft143ai的博客
02-22 1686
对于上述应用场景，精度、性能以及模型部署的可迁移性都是在算法设计实现过程中需要重点考虑的因素，为了提高算法效率，同时增强模型的可移植性，本文探究了如何将基于TensorFlow2.x框架训练的模型转换成通用性较强的onnx静态图模型，以及推理效率较高的TensorRT模型。通过上述步骤即完成了TensorFlow2.x从.h5到TensorRT的.engine转换。这里探究了如何将基于TensorFlow2.x框架训练的模型转换成通用性较强的onnx静态图模型，以及推理效率较高的TensorRT模型。
onnx重写输入和输出的维度
ab0902cd的博客
09-09 8558
onnx模型输入是静态的，比如是1x3x960x960，但是想把输入改成动态输入，相应的输出也得改成动态，以下代码可以修改onnx模型的维度： import onnx import onnx.checker import onnx.utils from onnx.tools import update_model_dims model = onnx.load('infer_rec.onnx') # 此处可以理解为获得了一个维度 “引用”，通过该 “引用“可以修改其对应的维度
pdmodel从动态模型转成静态onnx
Candy_Rainbow_的博客
02-02 984
通常需要修改第0个参数，第2、3个参数；分别为batch_size/weight/height。第二个文件夹可以设置为空，用来存放转换后的模型。第一个文件夹放两个必要文件。2.新建两个新的文件夹。
pytorch---onnx---tensorflow踩坑笔记
justsolow的博客
12-31 3108
pytorch—onnx—tensorflow踩坑笔记 首先我转的模型是centertrack这个模型，其实总的来说这个模型还是比较简单的，但是由于其中有一个DCN卷积在onnx和tensorflow中不支持的自定义算子，所以有很多坑都是围绕他进行的。 首先就是对这个DCN卷积部分的处理，我使用了一个插件的形式来方便插入到onnx中，这是由于onnx支持自定义算子的实现。 插件部分：（类似于这样的插件定义的形式） ###############################################
TensorRT使用（Tensorflow/Keras/Pytorch）
favorxin的博客
05-24 1792
本文旨在记录TensorRT使用情况，本人实测TensorRT加速Tensorflow，Keras，Pytorch模型，同时还对比了腾讯的Forward框架，当然Forward框架使用情况本篇文章不做记录。 环境（一）： （1）cuda：11.0 （2）cudnn：8.0.4 （3）TensorRT：7.2.1.6 （4）pycuda：2019.1.2 环境（二）： （1）cuda：10.0 （2）cudnn：7.6.3 （3）TensorRT：7.0.0.11 （4）pycuda：2019.1.2 一、T
较为详细的记录总结TensorRT的python接口的使用，环境配置，模型转换和静态动态模型推理
CaiDou的博客
01-31 1万+
先来一段摘抄自网上的TensorRT介绍： TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。 TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用 32 位或 16 位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。 TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。现在大多数深度学习框架是没有针对GPU做过性能优化的，而英伟达，GPU的生
Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程
weixin_44966641的博客
06-26 7576
Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程
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