pytorch onnx install

这篇文章描述了如何在Python环境中安装ONNX和PyTorch,包括使用pip安装onnx,查找pip的位置,运行python命令,以及利用conda安装pytorch和torchvision的特定版本,最后还提到了安装future库的步骤。
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1  which protoc  is

 1191  pip install onnx
 1192  which pip
 1193  python
 1194  conda install pytorch torchvision -c pytorch
 1195  python
 1196  conda install future

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何将PyTorch模型通过ONNX转换为TensorRT格式的问题。首先,用户的问题是关于转换的教程,我需要提供一个结构清晰的步骤指南。 首先,我应该回忆一下PyTorchONNX再到TensorRT的一般流程。通常步骤包括:导出PyTorch模型到ONNX,然后使用TensorRT的转换工具将ONNX模型转换为TensorRT引擎。需要确保用户安装了必要的库,比如torch、onnx和TensorRT。 接下来,用户可能需要具体的代码示例。例如,导出ONNX模型时需要使用torch.onnx.export函数,这里要注意输入的形状和动态轴设置。然后,转换到TensorRT可以使用trtexec工具或者Python API。对于Python API,可能需要用到TensorRT的onnx解析器来构建引擎。 还要考虑常见的问题和注意事项,比如算子支持。ONNX和TensorRT支持的算子可能不同,如果模型中有不支持的层,转换会失败。这时候可能需要自定义插件或者修改模型结构。另外,动态形状的支持也很重要,用户可能需要指定不同的输入尺寸。 另外,性能优化方面,比如FP16或INT8量化,用户可能会感兴趣。需要提到在转换时如何启用这些优化选项,例如在构建配置中设置标记。 还要检查用户提供的引用内容,看看是否有相关信息需要整合。例如,引用[1]提到避免使用Tensor.data,这可能影响模型导出时的追踪,所以在示例代码中应该使用推荐的方法。引用[3]提到对称量化,可能在量化部分需要提到这一点,但用户的问题主要是转换流程,可能不需要深入量化细节。 然后,生成相关问题,用户可能想了解性能优化、调试转换错误、动态形状处理等。需要确保问题覆盖这些方面。 最后,确保回答符合系统级指令,比如使用正确的中文,LaTeX格式,引用标识等。例如,在提到张量形状时可能需要用$...$,但根据示例,可能不需要太多数学公式,除非涉及具体参数。 现在需要组织这些思路,分步骤写出详细的转换流程,代码示例,注意事项,并添加相关问题。确保引用正确,比如在提到避免使用Tensor.data时引用[^1]。</think>以下是将PyTorch模型通过ONNX转换为TensorRT格式的详细步骤: --- ### **1. 环境准备** - 安装必要库: ```bash pip install torch torchvision onnx tensorrt ``` - 确保安装TensorRT的Python包(如`pycuda`和`nvidia-tensorrt`) --- ### **2. PyTorch模型导出为ONNX** #### **关键代码示例** ```python import torch import torchvision.models as models # 定义模型并设为评估模式 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 生成示例输入 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出为ONNX torch.onnx.export( model, dummy_input, "resnet18.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}} # 支持动态批次 ) ``` #### **注意事项** - 避免使用`.data`操作(可能影响模型追踪)[^1] - 若模型中包含自定义操作,需注册ONNX符号(Symbolic) --- ### **3. ONNX模型转换为TensorRT引擎** #### **方法一:使用`trtexec`工具** ```bash trtexec --onnx=resnet18.onnx --saveEngine=resnet18.trt --fp16 ``` - `--fp16`启用FP16精度加速 - `--workspace=N`指定显存大小(默认1GB) #### **方法二:Python API转换** ```python import tensorrt as trt # 初始化构建器和配置 logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(logger) config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB # 解析ONNX模型 parser = trt.OnnxParser(builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)), logger) with open("resnet18.onnx", "rb") as f: parser.parse(f.read()) # 构建引擎 engine = builder.build_engine(network, config) with open("resnet18.trt", "wb") as f: f.write(engine.serialize()) ``` --- ### **4. 常见问题与优化** 1. **算子不支持** - 错误示例:`Unsupported ONNX operator: GridSample` - 解决方案:使用TensorRT插件或修改模型结构 2. **动态形状支持** ```python profile = builder.create_optimization_profile() profile.set_shape("input", min=(1,3,224,224), opt=(4,3,224,224), max=(8,3,224,224)) config.add_optimization_profile(profile) ``` 3. **INT8量化** ```python config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8) config.int8_calibrator = MyCalibrator() # 需实现校准数据接口 ``` --- ### **引用说明** - 避免使用`.data`以保证计算图完整性[^1] - 对称量化(Symmetric Quantization)可减少零点的计算开销[^3] ---
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