MyEclipse向main的参数传值

最新推荐文章于 2025-05-23 21:24:32 发布
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在你写的java程序上单击右键，Run as -->Run Configurations-->arguments，你在Programe arguments中指定就行了，程序运行时它会把你写的参数赋给main参数的，即String[]args

语义分割模型优化：轻量化设计与部署实践
AI天才研究院
04-29 1203
语义分割作为像素级图像理解的核心任务，在自动驾驶、医疗影像、AR/VR等领域有广泛应用。然而传统语义分割模型（如DeepLab、U-Net）参数量大、计算复杂度高，难以在移动端（手机/无人机）和边缘设备（嵌入式芯片）实现实时推理。本文聚焦模型轻量化设计与高效部署技术如何在保持分割精度的同时降低模型计算量？轻量化模型的架构设计有哪些关键技术？模型部署到不同硬件平台的最佳实践是什么？基础理论：语义分割核心概念与轻量化技术体系算法原理：架构设计、模型压缩的数学推导与代码实现工程实践。
AIGC超分辨率模型部署指南：Web端与移动端优化
AI天才研究院
04-23 1033
超分辨率技术通过算法将低分辨率（Low-Resolution, LR）图像/视频恢复为高分辨率（High-Resolution, HR）内容，广泛应用于在线图片编辑、视频会议、移动端相册优化等场景。本文聚焦AIGC驱动的深度学习超分辨率模型（如ESRGAN、Real-ESRGAN、SwinIR），重点解决其在Web端（浏览器环境）和移动端（Android/iOS设备）的部署难题，覆盖模型优化、框架适配、性能调优等全流程。核心概念：解析超分辨率模型部署的关键技术（如模型压缩、硬件加速）；算法与数学基础。
onnx-modifier详解（好用的onnx模型修改工具）
FfarFat的博客
11-21 2302
onnx-modifier源码解读
ONNX和Netron
whaosoft143ai的博客
03-04 984
ONNX是一套神经网络模型的开放格式，支持Core ML, PaddlePaddle, SNPE, MXNet, Caffe2, PyTorch, TensorFlow, CNTK 等框架。ONNX的安装比较简单，在Ubuntu上直接pip install onnx即可，从图上可以看出它是依赖Protobuf库的，因为它内部采用的是Protobuf作为其数据存储和传输。ONNX是一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图whaosof
深度学习模型可视化：Netron的安装和使用
最新发布
缘友一世的博客
05-23 1427
深度学习模型可视化：Netron的安装和使用
onnx 格式模型可视化工具
engchina的专栏
03-17 3312
onnx 格式模型可视化工具
Netron 可视化 ONNX 模型
m0_57885027的博客
12-07 1086
可视化onnx文件
onnx-modifier：ONNX可视化编辑
zg的博客
05-03 7713
onnx-modifier，以可视化方式更快捷直观地修改ONNX模型。
【tensorflow onnx】TensorFlow2导出ONNX及模型可视化教程
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
03-08 6681
使用深度学习开源框架Pytorch训练完网络模型后，在部署之前通常需要进行格式转换，地平线工具链模型转换目前支持Caffe1.0和ONNX(opset_version=10/11 且 ir_version≤7)两种。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，例如Pytorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。本文将详细介绍如何将TensorFlow2得到的模型导出为ONNX格式。
江大白 | AI炼丹ONNX模型实战部署，心得经验分享
csdn_xmj的博客
11-21 1831
模型推理部署是AI工程化阶段非常重要的一部分，而其中非常重要的一个中转格式就是onnx，本文讲解了对于onnx部署实战的探索和经验，希望对大家有帮助！
NCNN-基于imnodes开发的ncnn+pnnx模型格式可视化编辑器.zip
10-20
这种模型转换功能使得NCNN可视化编辑器能够成为一个跨平台、多用途的工具，能够在不同阶段的深度学习工作流中发挥作用。 在算法部署方面，该可视化编辑器为用户提供了一个高效率的部署流程。用户可以在设计阶段通过...
onnxexplorer:ONNX Explorer，此工具将帮助您深入了解任何 ONNX 模型
05-29
ONNX浏览器 代码正在建设中，完整的功能将很快准备好 onnxexp是一种探索 onnx 模型的简单方法。 您可以非常快速地在 onnx 模型中简单地执行这些功能： usage: onnxexp <command> [<args>] The most commonly used onnxexp commands are: ls ls all model nodes search search and print out certain commands summary print out model summary i.e.: onnxexp model.onnx search -t 'Slice' onnxexp model.onnx search -n '342654' onnxexp model.onnx ls -hl #
onnx模型可视化方法
计算机视觉算法开发与落地
05-18 3361
onnx（Open Neural Network Exchange，开放神经网络交换）格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移，在使用pytorch框架好模型后需要部署到边缘端，此时用c++直接
知识复习 - Pytorch导出ONNX模型以及使用Netron进行ONNX模型的可视化
w8www的博客
04-28 913
Open Neural Network Exchange（ONNX）是一种开放的深度学习模型交换格式。ONNX格式可以实现不同框架(比如Pytorch和Tensorflow)之间的模型互操作和跨平台部署。使用ONNX格式可以还可以提高模型的推理效率，并有广泛的社区支持。
【工具】onnx模型结构信息查看方式：netron、onnxruntime和onnx
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
08-19 4254
将模型转为onnx格式进行部署时，对模型结构不是特别清楚，尤其是模型的输入输出结构时，通常使用一些工具进行查看。
【pytorch onnx】Pytorch导出ONNX及模型可视化教程
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使用深度学习开源框架Pytorch训练完网络模型后，在部署之前通常需要进行格式转换，例如地平线工具链模型转换目前仅支持Caffe1.0和ONNX(opset_version=10/11 且 ir_version≤7)两种。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，例如Pytorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。本文将详细介绍如何将Pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。
onnxexplorer神经网络可视化工具
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
04-26 2419
netron onnxexplorer 虽然我们已经有了netron，但是有时候实在懒得去开个浏览器看，有时候服务器也不好看，要是有个命令行工具可以直接输出模型的输入输出，用了哪些算子就好了，所以就有了onnxexplorer。 onnxexp 一行命令就可以通过这个漂亮的表格深入查看你的onnx模型输入输出，datatype，一眼就可以看出哪些算子可能不支持，这在部署你的模型中很有用。比如If算子这种动态图，在TensorRT中支持就不是很好，只能用onnxruntime来推理。 # 安装 pip i.
网络结构可视化onnx+netron
络小绎
05-04 9120
使用ONNX+Netron进行网络结构可视化。
图形化模型 onnx
03-15
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何使用ONNX图形化建模工具进行可视化的问题。首先，我要确认用户的需求：他们可能已经知道ONNX是一种模型交换格式，现在想了解有哪些工具可以图形化地创建或可视化ONNX模型。 首先，我应该回忆一下常见的ONNX工具。记得Netron是一个常用的模型可视化工具，用户之前提到过Netron在加载.pth文件时的局限性，但ONNX应该支持得更好。需要确认Netron是否支持ONNX的可视化，并可能提到这一点。 另外，用户可能不仅需要可视化，还需要创建或编辑ONNX模型。这时候可能需要其他工具，比如微软的Visual Studio Code扩展，或者ONNX官方提供的工具。比如ONNX Runtime或许有相关的工具，或者ONNX本身的API可以用于构建模型，但图形化工具可能更友好。 接下来，需要检查是否有其他专门的图形化建模工具支持ONNX。例如，可能有像KNIME这样的数据科学平台，或者像TensorFlow的TensorBoard，但不确定它们是否支持ONNX。需要查证相关信息。 然后，用户的问题可能涉及到如何将现有模型转换为ONNX格式并进行可视化。比如，使用PyTorch的torch.onnx导出模型，然后用Netron打开。这部分在用户提供的引用[3]中已经提到过，应该引用这一点。 可能还需要提到一些商业工具，比如DL Workbench，但根据引用[1]，DL Workbench主要用于模型优化和部署，可能支持导入ONNX模型，但不确定是否支持图形化建模。需要确认这一点，如果有的话可以提及。 另外，可能需要分步骤说明：如何将模型转换为ONNX，然后用工具可视化。比如，使用PyTorch导出，再用Netron查看。同时，如果用户想从头创建ONNX模型，是否有图形化工具，比如微软的Lobe或其他工具。 可能还需要提到ONNX的生态系统中的工具，比如ONNX Explorer或其他开源项目。但不确定是否存在这样的工具，需要确认。例如，ONNX官方GitHub仓库可能有相关工具推荐。 总结下来，可能的回答结构是： 1. 使用Netron进行可视化。 2. 使用ONNX官方工具或API构建模型，并提到可能的图形化界面。 3. 利用现有框架导出为ONNX再用工具查看。 4. 其他工具如VS Code扩展或第三方平台。 需要确保回答准确，引用用户提供的资料，比如引用[3]中的Netron和torch.onnx的使用，以及引用[1]中提到的DL Workbench是否相关。同时，用户可能想知道如何创建图形化模型，而不仅仅是可视化，所以需要涵盖这两个方面。 最后，生成相关问题，比如如何转换模型到ONNX，或者如何编辑ONNX模型等。</think>### 如何创建或使用ONNX的图形化建模工具进行可视化？ #### 1. **使用Netron进行ONNX模型可视化** Netron是一个广泛支持的模型可视化工具，能够直接加载ONNX格式的模型文件（`.onnx`），并展示模型的计算图结构（包括节点、输入输出、层级关系等）。操作步骤如下： - 访问Netron的[在线版本](https://netron.app/)或下载桌面端应用。 - 上传ONNX模型文件，即可自动生成可视化图表。 - 支持查看各层的参数、数据流路径及节点属性[^3]。 若模型非ONNX格式（如PyTorch的`.pth`文件），需先转换为ONNX。例如，使用PyTorch的`torch.onnx.export`函数： ```python import torch model = torch.load('model.pth') dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 示例输入 torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11) ``` 转换后即可通过Netron查看完整计算图。 --- #### 2. **利用ONNX Runtime或官方工具构建/编辑模型** - **ONNX Runtime**: 提供Python API，可通过代码构建ONNX模型，适合开发者灵活定义网络结构。例如： ```python from onnx import helper, TensorProto node = helper.make_node('Conv', inputs=['input', 'weight'], outputs=['output'], kernel_shape=[3,3]) graph = helper.make_graph([node], 'model', [input_tensor], [output_tensor]) model = helper.make_model(graph) ``` - **ONNX官方工具包**: 安装`onnx`库后，可使用脚本工具对模型进行优化、验证等操作。 --- #### 3. **图形化建模工具** - **Microsoft Visual Studio Code扩展**: 安装ONNX Tools扩展插件，可在IDE内直接查看和调试ONNX模型结构。 - **DL Workbench**: 支持导入ONNX模型（需通过“Original Model”页面），提供模型分析、精度调整及可视化功能（见图6流程）[^1]。 - **KNIME Analytics Platform**: 开源数据分析工具，通过ONNX Integration扩展可加载和运行ONNX模型，并可视化数据流。 --- #### 4. **其他方法** - **TensorBoard（需转换工具）**: 使用第三方库（如`onnx-tensorflow`）将ONNX模型转换为TensorFlow格式，再通过TensorBoard可视化。 - **自定义工具链**: 结合ONNX的Python API导出模型结构，并用Matplotlib等库手动绘制。 ---
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