位置:- 正文

Torch 模型 onnx 文件的导出和调用(torch训练模型)

编辑:rootadmin
Torch 模型 onnx 文件的导出和调用

推荐整理分享Torch 模型 onnx 文件的导出和调用(torch训练模型),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:torch模型保存,torch.nn.functional.grid_sample,torch训练模型,torchvision模型,torchvision模型,torch.nn.functional.normalize,torch模型部署,torch.nn.functional.grid_sample,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

Torch 模型 onnx 文件的导出和调用(torch训练模型)

Open Neural Network Exchange (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

Torch 所定义的模型为动态图,其前向传播是由类方法定义和实现的

但是 Python 代码的效率是比较底下的,试想把动态图转化为静态图,模型的推理速度应当有所提升

Torch 框架中,torch.onnx.export 可以将父类为 nn.Module 的模型导出到 onnx 文件中,最重要的有三个参数:

model:父类为 nn.Module 的模型args:传入 model 的 forward 方法的变量列表,类型应为 tuplef:onnx 文件名称的字符串import torchfrom torchvision.models import resnet50file = 'resnet.onnx'#
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/292950.html 转载请保留说明!
下一篇链接:https://www.jiuchutong.com/zhishi/292951.html
免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

鄂ICP备2023003026号

友情链接: 武汉网站建设 电脑维修 湖南楚通运网络