Onnx

第二步：pytorch模型转onnx模型步骤和可能遇到的问题

一、环境本地(win10)：cuda11.0+python3.7.4+pytorch1.7.1+onnx1.9.0服务器(Ubuntu18.04)：cuda11.0+python3.7.6+pytorch1.7.1
枯木逢春犹再发·2022-12-13 13:53

pytorch转onnx: step = 1 is currently not supported以及Exporting the operator silu to ONNX opset version

1.在yolov5s的pytorch模型转换onnx模型时报如下错误：RuntimeError:step!
小码乔·2022-12-13 13:20

.pth转.onnx报错：RuntimeError: Only tuples, lists and Variables supported as JIT inputs, but got dict

后续，会更新详细的转换模型中需要注意的事项，以及opencv的dnn模块加载.onnx模型进行模型推理的整体过程。
老文化沙漠·2022-12-13 13:17

pytorch转onnx的c++调用

pytorch模型转为onnx：Pytorch网络模型转Onnx格式，多种方法（opencv、onnxruntime、c++）调用Onnx_努力的袁的博客-CSDN博客_c++调用onnx模型c++使用
dddccc1234·2022-12-13 13:38

【bug记录】pytorch转onnx报错：[ CUDALongType{1} ]) of traced region did not have observable data dependence

oftracedregiondidnothaveobservabledatadependencewithtraceinputs;thisprobablyindicatesyourprogramcannotbeunderstoodbythetracer问题：在onnx
姚路遥遥·2022-12-13 13:34

TensorRT笔记(2)使用Python API

PythonAPI从头开始创建网络定义3.2.2在Python中使用解析器导入模型3.2.3使用Python从Caffe导入3.2.4使用Python从TensorFlow导入3.2.5使用Python从ONNX
这里是zzh·2022-12-13 12:09

RuntimeError: ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::adaptive_avg_pool2d

在对ResNet-101模型pth文件转换成onnx文件时，出现问题：我的解决方法是，将模型中的最后的池化层注释掉了：改为：这样就不报错了
季南疯(JIM)·2022-12-13 07:58

RuntimeError: ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::upsample_bilinear2d

pth-->onnx报错RuntimeError:ONNXexportfailed:Couldn'texportoperatoraten::upsample_bilinear2d解决：torch.onnx.export
DYF-AI·2022-12-13 07:27

关于 ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::upsample_bilinear2d 解决方案

关于torch导出onnx时候无法导出upsample_bilinear2d的问题：有人说直接将bilinear换成nearest，但是模型效果自然打折扣完美的解决方案如下torch.onnx.export
Decoder-Wang·2022-12-13 07:26

Couldn‘t export operator aten::upsample_bilinear2d

这是在pytorch在向onnx转移模型时候遇到的问题，虽然onnx并不是完全支持pytorch所有层，但是上采样这个还是可以的，导致这个的原因是upsample_blinear2d丢失导致，所以在envs
谢琛（xiec177）·2022-12-13 07:53

tensorflow2.x中的h5转换为onnx以及onnx的x86端测评

tensorflow2.x中的h5转换为onnx在日常使用中经常需要做模型转换，那tensorflow2.x的h5模型转onnx是必要的知识，如下代码实现了该转换，可以设置输入张量的形状，也可以选择opset
BIT_Legend·2022-12-12 20:56

ONNX 加速模型推理

1.安装onnxpipinstallonnxonnxruntime2.加载模型并转存模型为onnx格式，并测试使用实例为sentence-transformers预训练模型计算相似度classTest(
FB1024·2022-12-12 16:11

TurboTransformers 加速预训练模型推理

和ONNX-runtime、Tenso
FB1024·2022-12-12 16:11

模型部署入门教程（一）：模型部署简介

今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库MMDeploy的辅助下，介绍以下内容：中间表示ONNX的定义标准PyTorch模型转换到ONNX模型的方法推理引擎ONNXRuntime、TensorRT
OpenMMLab·2022-12-12 14:19

人群计数 P2PNet 算法使用笔记

目录自己修改了一下测试代码：监控摄像头测试：误检挺多的，onnx部署调试okpythononnx测试：
AI视觉网奇·2022-12-12 12:16

两百行C++代码实现yolov5车辆计数部署（通俗易懂版）

实现流程：（1）训练yolov5模型，这里就没有自己训练了，直接使用官方的开源模型yolov5s.pt；（2）运行yolov5工程下面的export.py，将pt模型转成onnx模
给算法爸爸上香·2022-12-12 11:38

yolov5导出onnx转ncnn部署到android

安装androidstudioCouldnotfindcom.android.tools.build:gradle:5.4.1.Searchedinthefollowinglocations:-https://jcenter.bintray.com/com/android/tools/build/gradle/5.4.1/gradle-5.4.1.pom-https://jcenter.bintr
深蓝-·2022-12-12 08:05

深度学习框架OneFlow是如何和ONNX交互的？

oneflow-onnx工具开发者：daquexian，bbuf0x0.介绍在开始阅读本篇文章之前，如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章：ONNX初探ONNX再探onnx2pytorch
just_sort·2022-12-12 07:06

使用C++部署TensorRT

API从头开始创建网络定义2.2.C++使用解析器导入模型2.3.使用C++解析器API导入Caffe模型2.4.使用C++UFF解析器API导入TensorFlow模型2.5.使用C++解析器API导入ONNX
wq_0708·2022-12-12 04:21

c++ opencv 基本操作

归一化_jacke121的专栏-CSDN博客_c++opencv归一化opencvc++贴图补齐实战opencvc++贴图_jacke121的专栏-CSDN博客c++transpose：nanodetonnx
AI视觉网奇·2022-12-12 04:36

TensorRT 的 C++ API 使用详解

2.1.使用C++的parserAPI导入模型2.2.使用C++ParserAPI导入Caffe模型2.3.使用C++ParserAPI导入TensorFlow模型2.4.使用C++ParserAPI导入ONNX
我有一個夢想·2022-12-12 04:04

【PYTORCH ＞＞ ONNX ＞＞ TENSORRT】自定义plug-in算子解析onnx模型生成引擎详细步骤

torchonnxtensorrt自定义plug-in解析onnx模型生成引擎详细步骤博客概要为什么要写plug-inpytorchTensorRT环境版本TensorRT项目介绍从torch出发自定义一个算子在
蛇皮小娃娃·2022-12-11 21:25

【理论知识】实际部署中 onnx的简单理解

1.定义及概述OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，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。
qqsuiying·2022-12-11 21:52

君正Magik算法平台介绍

支持pytorch/tensorflow/mxnet/caffe/onnx等主流框架。全栈式，即提供训练工具包，用户可出数据，用
二haha·2022-12-11 20:49

torch注册自定义算子并导出onnx(Enet, Centernet)

中(op_custom.cpp)创建setup.py编译生成.so文件开始编译测试是否注册成功进行测试->加载模型(test.py)第一种：第二种：进行测试->将算子通过symbol注册到torch/onnx
Artyze·2022-12-11 20:48

onnx文件及其结构、正确导出onnx、onnx解析器

onnx基本概念1、ONNX的本质，是一种Protobuf格式文件，ONNX文件其实就是Protobuf序列化过后储存的东西。其定义是protobuf语法，语法类似json。
Rolandxxx·2022-12-11 20:48

pytorch自定义算子并导出onnx计算图详细代码教程

pytorch自定义算子导出onnx计算图详细流程单输入多输出模型代码模型onnx图本模型经验总结多输入单输出模型代码模型onnx图本模型经验总结结论  官方教程和其他博客只对极其简单的模型进行了介绍，
蛇皮小娃娃·2022-12-11 20:47

ML.NET在C#项目中的使用

借助ML.NET，可以通过指定算法来训练自定义模型，也可以导入预训练的TensorFlow和ONNX模型。拥有模型后，可以将
阿波罗.2012·2022-12-11 19:34

[旭日x3] 一文实现OCR检测、识别

1、前言文本检测识别是CV方向经典的任务之一，主要包括两个步骤，文本框的检测以及字符识别，本文将会在x3上分别实现如下三个部分,文本检测、字符识别、文本检测+字符符识别供大家选择,提供了onnxruntime
Rex久居·2022-12-11 12:22

基于nvidia triton的模型工程化实践

它的前身是nvidia的tensorRT，triton在具备tensorRT的基础上，增加了主流的TF，pytorch，onnx等模型的推理部署支持。是一款非常好的推理模型部署服务。
mania_yan·2022-12-11 11:05

修改yolov5的detect层，提高Triton推理服务的性能

修改yolov5的detect层，提高Triton推理服务的性能1.测试方法2.修改前的性能指标3.具体步骤3.1cloneultralyticsyolov5repo3.2改造detect层3.3导出onnx3.4
Untitled\n·2022-12-11 11:32

YOLOV5 TensorRT BatchedNMS

YOLOV5TensorRTBatchedNMS0.前置条件1.具体步骤1.1修改前后1.2改造detect层1.3修改export_onnx2.性能测试2.1COCO17validation数据集测试
Untitled\n·2022-12-11 11:32

Pytorch学习系列之九：OpenCV加载onnx模型进行推理

0.为什么选着OpenCV进行推理按道理，使用OpenVINO推理套件（引擎）进行优化加速推理，或者其他推理套件进行推理，比如TensorRT等等。OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。但引入推理套件（引擎）势必带来额外的工作量，在对推理速度要求不高的情况下，使用OpenCV自带的DNN模块已经足够满足需求了，且
thequitesunshine007·2022-12-11 11:00

yolov5m.pt triton部署

1.创建tritondocker镜像dockerpullnvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py32.将yolov5m转为onnxA.下载yolov5官方代码B.在运行export.py
今天不标数据的小wu·2022-12-11 11:57

OpenCV----PSPNet图像分割模型PASCAL_VOC推理

include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacednn;usingnamespacestd;classbaseSeg{public://loadonnxmodelbaseSeg
qq_37172182·2022-12-11 11:27

深度估计 双目深度估计+单目深度估计 ONNX运行程序

双目深度估计ONNXPracticalStereoMatchingviaCascadedRecurrentNetworkwithAdaptiveCorrelationhttps://github.com
FakeOccupational·2022-12-11 11:54

OpenCV----MonoDepthv2单目深度估计ONNX推理

题目要求：学习了解单目深度估计模型MonoDepthv2，根据python源码集成到现有ONNX系列模型中。
qq_37172182·2022-12-11 11:23

python 下调用 TensorRT onnx 的一种实现 (验证 retinaface)

一实验环境:硬件及系统：jetsonnanojetpack4.4.1深度学习库版本：cuda10.2opencv4.5、tensorRT7.1二目标：retinaface据说是准确率和速度最快的人脸检测和landmark框架！tensorRT的版本可以到4ms.可以看看大牛的文章：https://juejin.im/post/6844903967059771399模型跑起来发现调用很不方便，习惯了
walletiger·2022-12-11 01:09

【极市平台】口罩识别封装经验分享

1、配置环境并导出onnx模型执行位置：模型开发实例中1）下载yolov5模型：yolov5仓库地址：https://github.com/XiaFire/cvmart-yolov5下载该模型，并放置到
CMSCwP_Y·2022-12-11 01:08

基于ONNX的人物卡通化

直接ONNX调用，得到卡通化的效果。
hnsdgxylh·2022-12-11 01:36

Ubuntu+tensorRT算法开发实战

由于需要将Pytorch模型转换为onnx模型，模型开发的环境需要增加onnx依赖包，
blanche0707·2022-12-11 01:05

人头检测，ONNX运行

ONNX需要ONNXRUNTIME，官网有，直接下载RELEASE，里面有Include、Lib、Dll。
hnsdgxylh·2022-12-11 01:03

基于ONNX的视频内容摘取

基于ONNX的视频内容摘取。
hnsdgxylh·2022-12-11 01:03

CenterX：用中国特色社会主义的方式打开CenterNet

zhuanlan.zhihu.com/p/323814368本文已由原作者授权，不得擅自二次转载太长不看版笔者重构了一版centernet(objectsaspoints)的代码，并加入了蒸馏，多模型蒸馏，转caffe，转onnx
CVer计算机视觉·2022-12-11 00:13

踩坑记录 | pytorch转ONNX时遇到的问题 tinynet smpl

1.torch环境问题我在转换tinynet模型为onnx时，会产生如下报错ImportError：cannotimportname'container_abcs'这是由于torch版本不对，改为1.7.1
小赵的踩坑记录·2022-12-10 18:29

yolov5笔记（4）——CPU部署以及NCNN

我试了很多种方案，其中部署最简单且效果还不错的CPU部署方案是onnxruntime。
Pangaroo·2022-12-10 17:56

yolov5 pt权重文件转为ncnn格式

利用yolov5自带的export.py文件将pt文件转为onnxpythonmodels/export.py--weights*******代表要转换的权重路径之后会得到转换成功的onnx文件之后需要对
weixin_45865900·2022-12-10 17:56

MMDetection系列之 ONNX TO TENSORRT

如何转换模型从ONNX到TensorRTusagepythontools/deployment/onnx2tensorrt.py\${CONFIG}\${MODEL}\--trt-file${TRT_FILE
qq_41627642·2022-12-10 16:56

yolov5，转onnx，转caffe

参考教程：https://github.com/Wulingtian/yolov5_onnx2caffeonnx模型转换caffe模型过程中报错，没有{}节点，就直接把converCaffe.py里的err.unsupported_op
cv-daily·2022-12-10 13:41

使用OpenVINO™运行YOLOv5 推理

1.0.简介本文档介绍了一种将带*.pt扩展名的YOLOv5PyTorch*权重文件转换为ONNX*权重文件，以及使用模型优化器将ONNX权重文件转换为IR文件的方法。
英特尔边缘计算社区·2022-12-10 13:06
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