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PyTorch将图像分类模型（pth格式）转换为ONNX格式并进行测试。

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简介：
1. 构建一个基础的二分类神经网络，并利用PyTorch进行训练和验证；2. 将经过PyTorch训练的.pth模型转换为ONNX格式，随后进行ONNX文件的编码测试；3. 包含用于训练和验证的数据集，以及经过训练成功的.pth模型和生成的ONNX模型，同时提供完整的Python和C++代码实现；4. 操作步骤如下：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”脚本，以执行“数据读取、模型训练、模型验证以及ONNX导出”功能，然后运行“TestOnnx.cpp”程序进行ONNX模型的测试（需要提前配置OpenCV环境）。

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  • 将PyTorch训练的图像分类模型转换为ONNX并进行测试
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    本项目介绍如何使用Python和PyTorch训练一个图像分类模型，并将其导出为ONNX格式。接着详细说明了如何加载该模型并在不同框架下进行预测验证，确保其兼容性和性能。通过实际案例演示整个转换与测试过程。 1. 搭建一个简单的二分类网络，并使用PyTorch进行训练和测试； 2. 将用PyTorch训练得到的.pth模型转换为ONNX格式，并进行编码测试； 3. 包括用于训练和测试的数据集，已经完成训练的.pth模型以及转换后的ONNX模型，同时提供完整的Python代码及C++实现。 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”以执行数据读取、模型训练、模型测试以及导出ONNX操作；然后运行“TestOnnx.cpp”，通过配置OpenCV来验证ONNX模型的正确性。
     
  • ONNXMLTools：支持将模型转换为ONNX格式
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    ONNXMLTools是一款强大的工具包，它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换（ONNX）格式，助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包：Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML（实验性）、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器，请查看相关文档。 您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools，例如： ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装： ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```
     
  • ONNX2Keras：将ONNX模型图转为Keras模型格式
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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 * ```
     
  • 用C++和ONNX Runtime将PyTorch模型转换为ONNX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。
     
  • 使用keras-onnx将tf.keras Keras模型转为ONNX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。
     
  • 将Yolov5模型转化为ONNX和NCNN格式
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    本文介绍了如何将流行的YOLOv5目标检测模型转换为ONNX和NCNN两种不同框架下的模型格式，便于跨平台部署与应用。 将yolov5模型转换为onnx格式的模型以及NCNN模型的过程可以进行优化和调整以适应不同的应用场景需求。在完成这一转化后，这些模型可以在多种设备上高效运行，特别是在资源受限的环境中表现突出。此过程涉及使用特定工具或库来确保转换后的模型能够保持原有的准确性和性能水平。
     
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    本文介绍了一种方法，用于将存储在numpy.ndarray中的图像数据转换成_io.BufferedReader格式，便于进一步处理和文件操作。 在项目开发过程中遇到一个挑战：需要将通过OpenCV的imread()函数读取的图像转换为适合使用io.open()函数读取并用于requests.post()发送请求的形式。以下是问题解决思路及代码实现： 1. 首先，我们需要了解两种方法（opencv和Python IO）在读取图像后返回的不同格式： ```python path = ...路径... img1=cv2.imread(path) img2 = open(path, rb) print(type(img1)) # 输出为numpy.ndarray类型 print(type(img2)) # 输出为_io.BufferedReader类型 ``` 为了将opencv读取的图像（即numpy数组）转换成适合io.open()函数使用的格式，我们需要进行以下步骤： - 将OpenCV读取到的图像数据从numpy.ndarray对象转存为字节流形式。 - 使用BytesIO类来模拟文件操作环境，使图像可以被requests.post()以类似文件的形式发送。 2. 代码实现： ```python from PIL import Image import io import cv2 path = ...路径... # OpenCV读取图像并转换为PIL格式的Image对象 img_cv = cv2.imread(path) img_pil = Image.fromarray(img_cv) # 转换为PIL.Image类型 # 将PIL.Image对象转存为字节流形式，以便通过requests.post()发送 byte_arr = io.BytesIO() img_pil.save(byte_arr, format=PNG) # 可以根据需要选择不同的格式如JPEG等 # 获取图像数据的字节表示 img_bytes = byte_arr.getvalue() # 使用该图像字节流进行requests.post()操作时，可以将其作为文件参数传递 ``` 以上代码段展示了如何将opencv读取到的numpy数组形式的数据转换为适合通过io.open()函数处理并用于发送HTTP请求的形式。
     
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    本文章介绍了如何将Bayer格式的图像数据高效准确地转化为常见的RGB图像格式，便于进一步处理和显示。 在MATLAB中将通用的Bayer格式图像转换为RGB图像可以通过编写特定函数来实现。这一过程通常涉及到对原始Bayer数据进行插值处理以生成最终的彩色图像。 以下是一个简单的示例代码，用于演示如何执行这种转换： ```matlab function rgbImage = bayer2rgb(bayerData) % Bayer到RGB转换函数 [m, n] = size(bayerData); rgbImage = zeros(m, n, 3); for i = 1:2:m-1 for j = 1:2:n-1 % 获取当前像素及其周围邻近的Bayer数据点 r(i,j) = bayerData(i,j); % 红色通道（R） if mod((i+j),2)==0, g(i,j)=bayerData(i+1,j); else g(i,j)=bayerData(i-1,j); end b(i+1,j) = bayerData(i+1,j); % 蓝色通道（B） end end for i=2:2:m-1 for j=2:2:n-1 r(i, j)=bayerData(i,j); if mod((i+j), 2)==0, g(i,j) = bayerData(i,j+1); else g(i,j) = bayerData(i,j-1); end b(i, j)=bayerData(i, j); end rgbImage(:,:,1) = r; rgbImage(:,:,2) = g; rgbImage(:,:,3) = b; % 为了确保图像的边界处理正确，可以使用更复杂的插值算法来填充缺失的颜色通道。 ``` 请注意：上述示例代码需要根据具体应用进行调整和优化。实际中可能还需要考虑边缘像素以及如何处理非完全2x2网格的情况。 此外，在转换过程中还可以采用不同的插值方法（如双线性或立方体）以获得更好的视觉效果，这取决于原始图像的质量及其预期用途。