怎么建立自己的网站视频网站,cms自助建站,邯郸大网站,电商seo推广文章目录 飞桨模型转ONNX模型教程1. ONNX简介2. Paddle2ONNX安装3. 获取Paddle2ONNX模型库4. 飞桨转ONNX教程4.1 飞桨训练模型导出为ONNX模型4.2 飞桨部署模型转为ONNX模型4.3 验证ONNX模型4.4 使用ONNX模型进行推理 5. 注意事项 飞桨模型转ONNX模型教程
1. ONNX简介
ONNX是一… 文章目录 飞桨模型转ONNX模型教程1. ONNX简介2. Paddle2ONNX安装3. 获取Paddle2ONNX模型库4. 飞桨转ONNX教程4.1 飞桨训练模型导出为ONNX模型4.2 飞桨部署模型转为ONNX模型4.3 验证ONNX模型4.4 使用ONNX模型进行推理 5. 注意事项 飞桨模型转ONNX模型教程
1. ONNX简介
ONNX是一种开放的机器学习模型格式允许不同框架间模型的互操作性。通过ONNX可以在不同的深度学习框架之间迁移和部署模型。
2. Paddle2ONNX安装
要安装Paddle2ONNX可以使用以下命令
pip install paddle2onnx3. 获取Paddle2ONNX模型库
飞桨提供了多种官方模型可以直接转换为ONNX格式。这些模型包括图像分类、图像分割、目标检测和文字识别等。更多模型可以从飞桨的官方仓库下载。
4. 飞桨转ONNX教程
4.1 飞桨训练模型导出为ONNX模型
以MNIST手写数字识别网络为例首先使用飞桨训练模型然后导出为ONNX模型。在导出时需要使用paddle.onnx.export接口并指定输入的shape。
import paddle
from paddle.vision.models import LeNet
from paddle.vision.transforms import Normalize# 加载数据集
train_dataset paddle.vision.datasets.MNIST(modetrain)
test_dataset paddle.vision.datasets.MNIST(modetest)# 模型组网
model LeNet(num_classes10)# 训练模型
model.train(train_dataset, epochs5, batch_size64, verbose1)# 导出模型为ONNX
paddle.onnx.export(model,lenet.onnx,input_spec[paddle.static.InputSpec(shape[None, 1, 28, 28], dtypefloat32)],opset_version11
)4.2 飞桨部署模型转为ONNX模型
对于从PaddleOCR、PaddleClas或PaddleHub等仓库下载的部署模型可以使用Paddle2ONNX的命令行工具进行转换。
paddle2onnx --model_dir/path/to/model --opset_version11 --save_file/path/to/output/model.onnx4.3 验证ONNX模型
可以使用ONNX库检查模型的有效性并验证模型是否匹配。
import onnx
import onnxruntime as ort# 加载ONNX模型
onnx_model onnx.load(model.onnx)# 使用ONNXRuntime推理
sess ort.InferenceSession(model.onnx)
input_name sess.get_inputs()[0].name
output sess.run(None, {input_name: input_data})4.4 使用ONNX模型进行推理
导出的ONNX模型可以使用ONNXRuntime等推理引擎进行推理。
# 安装ONNXRuntime
!pip install onnxruntime# 使用ONNXRuntime推理
import onnxruntime as ort# 创建推理会话
sess ort.InferenceSession(model.onnx)# 数据预处理
# ...# 推理
output sess.run(None, {input_name: input_data})# 结果后处理
# ...5. 注意事项
Paddle2ONNX已经支持170多个飞桨算子大多数飞桨模型可以顺利导出为ONNX格式。如果在转换过程中遇到不支持的算子请在Paddle2ONNX的GitHub仓库中提出Issue。导出ONNX模型时需要指定ONNX的算子版本这应根据待部署的推理引擎进行设置。
