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我只想在 raspberry pi 中加载 onnx 模型.如何在边缘设备中加载 onnx 模型? 解决方案 您可以在 Raspberry Pi 中使用 ONNX Runtime 进行 ONNX 模型推理.它支持 Arm32v7l 架构.截至 2020 年 1 月 14 日,未提供预构建二进制文件.所以你需要从源代码构建它.说明如下.https://github.com/microsoft
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我已通过以下方式将模型导出到 ONNX: #导出模型torch_out = torch.onnx._export(learn.model, # 正在运行的模型x, # 模型输入(或多个输入的元组)EXPORT_PATH + "mnist.onnx", # 模型的保存位置(可以是文件或类文件对象)export_params=True) # 将训练好的参数权重存储在模型文件中 现在我正在尝试将模型
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我正在尝试使用 tf-serving 来部署我的火炬模型.我已将我的火炬模型导出到 onnx.如何为 tf-serving 生成 pb 模型? 解决方案 使用 onnx/onnx-tensorflow 转换器工具作为 ONNX 的 Tensorflow 后端. 安装 onnx-tensorflow:pip install onnx-tf 使用命令行工具进行转换:onnx-tf
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我目前正在尝试转换我使用本教程创建的已保存(和工作).pb 文件(https://github.com/thtrieu/darkflow) 转换为 onnx 文件.我目前正在使用 winML 工具,但转换的结果根本不起作用(输入参数错误 + 整个架构不正确). 我的输入参数(在自述文件的最底部指定):input:0 输出节点:输出:0 我想在 HoloLens 上运行的 UWP
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我正在尝试将 HuggingFace 的转换器模型中的 Pegasus 新闻编辑室转换为 ONNX 格式.我跟着 这份指南由 Huggingface 出版.安装先决条件后,我运行了以下代码: !rm -rf onnx/从 pathlib 导入路径从transformers.convert_graph_to_onnx 导入转换转换(框架=“pt",模型=“google/pegasus-newsro
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我将Python 3.7.4与TensorFlow 2.0和Keras 2.2.4-tf结合使用来训练自己的CNN模型.一切顺利.我可以使用例如model.save(my_model),然后在其他Python脚本中使用它.当我想在OpenCV中使用经过训练的模型及其C ++中的DNN模块时出现问题.cv :: dnn:readNetFromTensorflow(model.pb,model.pbt
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我正在编写一个python脚本,该脚本将任何流行的框架(TensorFlow,Keras,PyTorch)的深度学习模型转换为ONNX格式。目前,我已将 tf2onnx 用于tensorflow和 keras2onnx 可以将keras转换为ONNX,并且可以使用。 现在PyTorch集成了ONNX支持,因此我可以直接从PyTorch保存ONNX模型。但是问题是我需要为该模型输入张量形状,以
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我正在尝试将PyTorch VAE转换为onnx,但是我得到:torch.onnx.symbolic.normal does not exist 问题似乎源自reparametrize()函数: def reparametrize(self, mu, logvar): std = logvar.mul(0.5).exp_() if self.ha
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我正在尝试使用 tf2onnx 工具将Facenet模型(20170512-110547.pb)转换为onnx格式.但是当我尝试使用此命令将其转换时 python3 -m tf2onnx.convert\ --input 20170512-110547.pb\ --inputs input:0,phase_train:0\ --outputs embeddings:0
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我只想在树莓派中加载onnx模型.如何在边缘设备中加载onnx模型? 解决方案 您可以在Raspberry Pi中使用ONNX Runtime进行ONNX模型推断.它支持Arm32v7l体系结构.从2020/1/14开始不提供预构建二进制文件.因此,您需要从源代码构建它.说明如下. https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/d
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我已通过以下方式将模型导出到ONNX: # Export the model torch_out = torch.onnx._export(learn.model, # model being run x, # model input (or a tuple for mu
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我试图以两种不同的方式向ONLINE模型注册到Azure机器学习服务工作区,但是我遇到了无法解决的错误。 第一种方法:通过Jupyter Notebook和python脚本 model = Model.register(model_path = MODEL_FILENAME, model_name =“ MyONNXmodel”, 标签= {“ onnx”:“ V0”}, des
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最近更新到tensorflow 2.0,将我的.h5模型添加到.onnx遇到了麻烦.曾经是一个非常简单的过程,但是现在我遇到了一个问题.当我运行以下代码时: # onnx testing import onnx import keras2onnx import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import
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