安装onnx

本文详细记录了在Ubuntu系统上使用Anaconda安装Caffe2和ONNX的过程,包括解决安装过程中遇到的各种问题,如模块缺失等。同时,介绍了如何将ONNX模型转换为Caffe2模型,并解决了转换过程中遇到的错误。

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1、安装pip【https://blog.youkuaiyun.com/quantum7/article/details/83543591

sudo apt-get install python-pip         #python2

sudo apt-get install python3-pip      #python3

2、caffe安装(ubantu>=17)【http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html

sudo apt install caffe-cpu
cpu版本

3、caffe2安装(ubantu18.04)

通过anaconda安装的

a、先安装anaconda:【https://www.howtoing.com/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-18-04-quickstart】【私密

不要根据curl -0 那个方法下载,我用curl下载完,找不到下载的东西在哪。我用浏览器下的,这时下载的文件在Downloads文件夹下。根据上面的教程就安装好了。

anaconda教程【https://docs.anaconda.com/anaconda/

 

b、然后安装caffe2:【https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=prebuilt#anaconda-install-path

 创建一个新的环境安装caffe2

conda install pytorch-nightly-cpu -c pytorchca
caffe2的cpu版本

4、onnx的安装  官方文档【https://github.com/onnx/onnx

我使用的文档【https://blog.youkuaiyun.com/mengdeyuanterry/article/details/79750065

conda install -c conda-forge onnx

conda install -c conda-forge protobuf numpy

pip install onnx

 5、caffe2环境有了,onnx也能正常导入了,在根据官方文档进行测试时【https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/OnnxCaffe2Import.ipynb】,还是报错了,如下

           Import Error: no module named 'past'

解决方法:pip install future   【https://www.cnblogs.com/huolifeng/p/6412183.html

接下来就是下载 squeezenet.onnx【https://github.com/onnx/models/tree/master/squeezenet

6、为了导入你们俩,把哥哥害苦了,

7、onnx模型转换成caffe2运行的模型时

convert-onnx-to-caffe2 assets/squeezenet.onnx --output predict_net.pb --init-net-output init_net.pb

报错:ModuleNotFoundError: No module named 'click'

        pip install click    【https://github.com/alexwlchan/backup_tumblr/issues/10

注:不要用pip3安装,pip3安装时,系统会说已经安装好了,但是如果用conda list查看时,发现并没有相关的模块

总结:这个博客的主要目的是记录一下由onnx模型转caffe2模型的探索过程。在ubunatu系统上先由anaconda安装caffe2,然后再安装onnx。最后根据文档进行操作,不过这怎么产生俩个pb文件,pb文件不应该是tensorflow框架产生的吗,caffe不应该产生.prototxt和.caffemodel文件吗。。。一山放过一山拦,爬了一坑又一坑

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何在Conda环境中安装ONNX包的问题。首先,用户提到了参考站内引用中的两个引用,分别是引用[1]和引用[2]。我需要先仔细看看这些引用的内容,确保自己正确理解用户提供的资料。 根据引用[1],用户给出的命令是conda install --use-local onnx-1.8.1-py36h6d34f3e_0.tar.bz2,这说明用户可能已经下载了一个本地的包文件,并通过conda进行本地安装。不过,这种方法需要用户自己获取对应的包文件,可能不是最常用的方式。通常来说,安装ONNX更常见的是通过conda的官方渠道,比如conda-forge。 引用[2]提到安装onnx-simplifier,使用的是pip安装,命令是pip3 install onnx-simplifier。这里用户可能混淆了ONNX主包和其简化工具。因此,在回答中需要明确区分这两个部分,并指出安装顺序,即先安装ONNX,再安装onnx-simplifier。 接下来,我需要考虑用户的实际需求。用户的主要问题是如何通过conda安装onnx包。虽然引用[1]给出了一个本地安装的方法,但更常规的做法是使用conda的默认或conda-forge渠道。因此,我应该建议用户优先尝试标准的conda安装命令,例如conda install -c conda-forge onnx。这样可以确保依赖项正确解析,并且版本兼容性更好。 同时,用户可能对conda和pip混合使用的情况不太清楚。需要提醒用户,如果必须使用pip安装某些包,最好在conda环境中使用pip,以避免环境冲突。例如,在安装onnx-simplifier时,应该先激活conda环境,再运行pip install命令。 另外,我需要验证用户提供的引用是否正确。比如,检查onnx-simplifier的安装命令是否确实建议使用pip,以及是否有其他注意事项。例如,是否需要先升级pip,或者是否存在版本兼容性问题。根据引用[2],用户建议先升级pip,再安装onnx-simplifier,这可能是必要的步骤,尤其是在较旧的conda环境中。 最后,总结安装步骤,确保用户能够按照清晰的步骤操作。可能需要分步骤说明,先通过conda安装ONNX,再通过pip安装onnx-simplifier,并验证安装是否成功。同时,需要提醒用户注意conda和pip混用时可能出现的依赖冲突,建议尽量使用conda优先安装,以保持环境的一致性。 可能还需要生成相关问题,比如如何验证安装是否成功,或者如何处理依赖冲突等。这些问题可以帮助用户进一步解决可能遇到的问题,并增强他们对环境管理的理解。</think>以下是使用conda安装ONNX包的步骤说明: ### 方法1:通过conda官方渠道安装 1. **新建conda环境(可选但推荐)** ```bash conda create -n onnx_env python=3.8 conda activate onnx_env ``` 2. **安装ONNX主包** ```bash conda install -c conda-forge onnx ``` 这会自动处理依赖关系并安装最新稳定版[^1][^2] ### 方法2:本地安装指定版本 如果必须安装引用中提到的1.8.1版本: 1. **下载指定版本包** ```bash wget https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64/onnx-1.8.1-py36h6d34f3e_0.tar.bz2 ``` 2. **本地安装** ```bash conda install --use-local onnx-1.8.1-py36h6d34f3e_0.tar.bz2 ``` ### 安装onnx-simplifier扩展 完成ONNX安装后: ```bash pip install onnx-simplifier # 在已激活的conda环境中执行[^2] ``` ### 验证安装 ```python import onnx print(onnx.__version__) # 应输出1.8.1或更高版本 ```
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