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我正在试着为《朱莉娅》中的onnx模特做一个读者。通常，onnx模型由一个model.pb文件组成，该文件包含有关模型的元数据。但是，我不知道如何使用协议缓冲区或协议缓冲区的Julia实现(ProtoBuf.jl)从这个model.pb文件生成数据结构，以便稍后可以为模型生成Julia代码。谁能告诉我怎样才能让一个阅读器将onnx模型加载到Julia中？
浏览 3提问于2018-01-27得票数 1
我正在尝试将一个经过训练的.onnx模型(来自神经风格的传输算法)加载到cv2中。我已经看到有一个函数，但cv2中没有这样的函数。我似乎无法将opencv作为cv导入或加载，因此似乎无法在cv2中加载我的模型。有人知道解决方案吗？我基本上已经用这个脚本训练了一个模型，并通过添加以下内容导出了一个onnx模型
torch.onnx.export(style_model, dummy_input, "chips
浏览 5提问于2018-11-09得票数 3
我想把托管的模型主要是mobilenets转换成ONNX格式。因此，我想尝试这些托管模型的量化版本，并使用运行它们。
将这些模型转换为供使用的正确步骤是什么
浏览 13提问于2020-05-20得票数 1
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我的团队正在开发一个应用程序，将涉及一些设备ML模型的onnx格式。目前，我们考虑颤振和反应本土。我更喜欢颤振，但找不到任何支持运行在设备onnx模型上的插件。在RN中，我们可以使用微软的onnx.js。
浏览 2提问于2020-06-09得票数 0
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我正在测试训练Emotion FerPlus情感识别模型。训练出现cuDNN failure 8: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED错误。
浏览 40提问于2020-10-29得票数 1
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Seq2seq移液器推断慢
、、、、
(input_lines_trg, next_preds.unsqueeze(1)), )
在GPU上对模型进行训练，并在CPU模式下加载模型进行推理。
浏览 3提问于2017-08-31得票数 0
由于ONNX支持有限的模型，所以我试图通过直接指定参数来完成这一转换，但是所获得的tensorflow模型未能显示出所需的精度。详情如下：
然而
浏览 4提问于2019-10-31得票数 1
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我有一个经过训练的模型(我自己训练过)，它是一个.h5格式，它本身工作正常，但是我需要将它转换成.onnx格式，以便在Unity中部署它，我搜索了如何将.h5模型转换为.onnx格式，并偶然发现了keras2onnxpip install git+https://github.com/onnx/keras-onnximport keras2onnx
import onnx</e
浏览 7提问于2021-03-10得票数 2
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我想转换.pt模型从我的谷歌驱动器到.h5模型。/www.programmersought.com/article/57938937172/并安装库，还编写如下代码： %pip install pytorch2keras
%pip install onnx
浏览 474提问于2021-07-29得票数 2
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我已经将savedModel格式转换为onnx模型，但是当通过onnx加载它时 import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession('model.onnxONNXRuntimeError] : 10 : INVALID_GRAPH : Load model from /mnt/model/io_files/convert/1606801475/model.onnx
浏览 379提问于2020-12-01得票数 0
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我有一个模型的onnx格式，我想运行它的快速学习者。可能是这样的另一种方式是转换回pth格式，但我没有看到任何适当的库在这个任务。
浏览 11提问于2022-06-16得票数 1
我有一些ONNX Model Zoo的模型。我想在安卓( TensorFlow )应用程序中使用这里的模型，但我在弄清楚如何转换模型时遇到了问题。根据我所读到的，我需要遵循的过程是将ONNX模型转换为TensorFlow模型，然后将该TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型。import onnximp
浏览 53提问于2020-08-15得票数 4
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我正在使用PyTorch训练神经网络并将它们输出到ONNX中.我在索引中使用这些模型，该索引通过TensorRT加载ONNX。我需要一些特性的一个热编码，但这真的很难在Vespa框架内实现。是否有可能在我的ONNX网络中(例如，在网络表示之前)嵌入对某些给定功能的单热编码？如果是这样的话，我应该如何基于PyTorch模型来实现这一点？我已经注意到两件事：
浏览 17提问于2021-03-09得票数 3
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我用布雷维塔训练我的模型为QNN。基本上，我的输入形状是：from brevitas.export import FINNManager
FINNManager.export(my_model, input_shape=(1
浏览 6提问于2022-06-14得票数 0
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我有两个ONNX格式的模型。这两个模型是相似的(都是预训练的深度学习模型，例如。ResNet50模型)。它们之间唯一的区别是，最后一层针对不同的数据集进行了优化/重新训练。我想合并这两个模型的前k层，如下所示。这应该会增强推理的性能。
浏览 27提问于2020-08-07得票数 1
我的代码是 a=torch.randn(1,80,100,requires_grad=True)
torch.onnx.export(waveglow,a, "waveglow.onnx") 我正在尝试将PyTorch模型导出为ONNX格式，这样我就可以在TensorRT中使用它。在PyTorch中测试我的模型时，输入张量维度是(1,80，x)，其中x随输入文本长度而变化(我使用的模型是名为waveglow的TTS模型) 当我尝试运
浏览 631提问于2019-03-10得票数 3
在ONNX文档中，如果我在Python中训练一个模型，例如scikit learn或Pytorch，我可以将其保存为ONNX格式，然后将其部署到Java运行时生产环境中。
有没有可能在相反的方向做呢？例如，在Java中训练模型，然后将其保存为ONNX格式或类似格式，并将其部署到Python生产环境中？
浏览 5提问于2021-03-07得票数 0
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T5类模型的加速推理
、、、
我目前正在生产中使用一个名为T0pp ()的模型，并希望加快推理速度。我所看到的加速推理的主要替代方法是使用下面的Pytorch模型：
PS：
我已经试过SageMaker了，但这并不适用于T0pp (40 is )这样的大型车型。
浏览 25提问于2022-02-21得票数 0
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我已经编写了下面的预测代码，它是从经过训练的分类器模型中预测出来的。现在的预测时间大约是40,000，我想尽量减少。
我是否可以对我的推理脚本做任何优化，或者我应该寻找在训练脚本方面的发展？
浏览 0提问于2018-12-28得票数 2
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