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使用PyTorch将ONNX模型转为TensorRT模型

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简介:
本教程详细介绍了如何利用PyTorch框架下的工具,将ONNX格式的机器学习模型转换成适用于NVIDIA TensorRT的高性能推理引擎所需的形式。 适用于TensorRT 8.0及以上版本的使用步骤如下: 1、使用 `chmod` 命令添加文件执行权限。 2、将 ONNX 路径改为自己的 ONNX 模型路径。 3、运行 Python 文件。

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  • 使PyTorchONNXTensorRT
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    本教程详细介绍了如何利用PyTorch框架下的工具,将ONNX格式的机器学习模型转换成适用于NVIDIA TensorRT的高性能推理引擎所需的形式。 适用于TensorRT 8.0及以上版本的使用步骤如下: 1、使用 `chmod` 命令添加文件执行权限。 2、将 ONNX 路径改为自己的 ONNX 模型路径。 3、运行 Python 文件。
  • Yolov3-Tiny-OnnxTensorRT TRT
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    本教程详细介绍如何将轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny从ONNX格式转换为高性能的TensorRT引擎(TRT),以加速推理过程。 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型,在设备nvidia jetson tx2上运行,jetpack版本为jetpack4.2:ubuntu18.04系统,tensorrt5.0.6.3, cuda10.0, cudnn7.3.1。其他依赖包括python=2.7、numpy=1.16.1、onnx=1.4.1(重要)、pycuda=2019.1.1和Pillow=6.1.0。 在自定义设置中,data_processing.py文件的第14行:LABEL_FILE_PATH = /home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt;第19行:CATEGORY_NUM = 80。yolov3_to_onnx.py 文件中的 img_size 相关设置在第778行。
  • PyTorchONNX示例
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将流行的深度学习框架PyTorch中的模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式。通过一系列步骤和代码实例,读者可以轻松掌握这一过程,并了解为何在机器学习项目中采用ONNX作为跨平台的标准化接口的重要性。 今天为大家分享一篇关于如何将Pytorch模型转换为ONNX模型的文章。该文章具有很高的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随本段落来了解详细内容吧。
  • 使keras-onnxtf.keras KerasONNX格式
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    本文介绍了如何利用Keras-Onnx库将基于TF.Keras框架开发的深度学习模型转换成ONNX格式,便于跨平台部署和应用。 Keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为ONNX格式。最初,该转换器是在一个项目中开发的,后来为了支持更多种类的Keras模型并简化多个转换器之间的协作,其开发工作移至一个新的平台。目前大多数常见的Keras层都已经得到支持进行转换。 Windows机器学习(WinML)用户可以使用特定工具将其调用包装在keras2onnx上以实现从Keras到ONNX格式的模型转换过程。如果要利用keras2onnx进行操作,请参考相关文档,识别相应的ONNX操作集编号。 此外,需要注意的是,该库已经在TensorFlow环境中进行了测试和验证。
  • C++和ONNX RuntimePyTorchONNX并进行推理
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    本教程详细介绍如何使用C++和ONNX Runtime将训练好的PyTorch模型导出为ONNX格式,并在C++环境中进行高效的推理操作。 使用PyTorch将模型转换为ONNX格式,并通过C++的onnxruntime进行推理加载。
  • YOLOv3-Torch2TRT:YOLOv3及YOLOv3-tiny(PyTorch版)TensorRT
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    简介:本文介绍如何使用YOLOv3-Torch2TRT工具,便捷地将基于PyTorch的YOLOv3及其简化版(tiny)模型转换成高性能的TensorRT格式,以实现更快的推理速度。 YOLOv3-Torch2TRT介绍通过torch2trt Python API将YOLOv3和YOLOv3-tiny(PyTorch版本)转换为TensorRT模型。首先,安装克隆仓库: ``` git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git ``` 下载预先训练的权重: ```bash cd weights/ bash download_weights.sh ``` 需要两个特殊的Python包:张量火炬2trt。由于YOLO中的升采样操作,根据torch2trt API介绍,您需安装特定版本并使用插件。 检查torch2trt API: ```python python3 check.py ``` 推理加速技术: - FP16 TensorRT 以下是TITAN xp的一些结果: 型号名称 输入尺寸 FPS(FP16 整个模式) 重写后的文本去除了所有链接和联系方式,保留了原始内容的完整性。
  • 使PyTorch保存ONNX换到TensorRT5的方法
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    本教程详细介绍了如何利用PyTorch框架将深度学习模型导出为ONNX格式,并进一步优化和部署至TensorRT5的过程,适用于希望加速推理性能的研究者与开发者。 本段落主要介绍了如何使用Pytorch将模型保存为ONNX格式,并进一步转换到TensorRT5的实现方法,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。
  • ONNX2Keras:ONNXKeras格式
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    ONNX2Keras是一款工具,能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式,助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。 函数定义如下: ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括: - onnx_model:要转换的ONNX模型。 - input_names:包含图形输入名称的列表。 - input_shapes(可选):覆盖输入形状(实验性功能)。 - name_policy(可选):设置为`name_policy`, `short` 或 `default`,用于控制图层名称生成策略(实验性功能)。 - verbose (默认为True) :是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求(实验性功能)。 使用示例: ``` import onnx from onnx2 import * ```
  • Yolov5-Onnx-Tensorrt: 如何TensorRT执行Yolov5
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    简介:本项目介绍如何将YOLOv5模型转换为ONNX格式,并利用TensorRT进行优化和加速推理过程,适用于需要高性能计算的应用场景。 yolov5-onnx-张量此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。Pytorch 实现是将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt 的 yolov5 模型,以便在 Jetson AGX Xavier 上运行。支持推断图像和同时推断多幅图像。要求请使用 torch>=1.6.0、onnx==1.8.0 以及 TensorRT 7.0.0.11 运行代码。 代码结构如下: - networks:网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── utils ├── models └── demo ├── demo.py ├── demo_batch.py ├── Processor.py └── Processor_Batch.py