我正在尝试将一个.onnx文件加载到一个javascript会话中。我收到的错误是TypeError:无法识别的运算符'ReduceL2',但此链接https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md显示'ReduceL2‘受onnx支持。我猜这可能与webGL不支持它有关。在浏览器中运行模型有什么变通方法或更好的方法吗?非常新的javascript。 Javascript代码: async function runExample() {
// Create an ONNX inference ses
我正试图在浏览器中运行Pytorch网络。但是我发现了一个错误:
graph.ts:313 Uncaught (in promise) Error: unrecognized input '' for node: LSTM_4
at t.buildGraph (graph.ts:313)
at new t (graph.ts:139)
at Object.from (graph.ts:77)
at t.load (model.ts:25)
at session.ts:85
at t.event (instrument.ts:294
我有一个包含文本分类器的ONNX模型文件。我也有数据,我的目的是测试模型上的新数据。但是我不能运行这些密码。首先,我尝试下面的代码,什么都不会发生。
model_name = 'text_model.onnx'
onnx_model = onnx.load(model_name)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
那我试试这个
ort.InferenceSession(onnx_model, None)
但我发现了一个错误:
TypeError: Unable to load from type '<class 'o
model = VGGish() # vgg model class
model.train(False)
x = torch.randn(10, 1, 64, 96, requires_grad=True)
# Export the model
torch_out = torch.onnx._export(model, # model being run`enter code here`
x, # model input (or a tuple for mult
我试图拆分DNN模型,以便在edge上执行网络的一部分,在cloud__上执行其余的网络。因为它必须是跨平台的,并且与每个框架一起工作,所以我需要直接从ONNX 模型开始。
我知道如何从tensorflow/keras开始生成ONNX模型,以及如何运行ONNX模型,但我意识到在ONNX文件上很难工作,比如可视化和修改它。
是否有人能帮助我理解如何拆分和ONNX模型,或者至少运行ONNX模型的一部分(比如从输入到N层,从N层到输出)?
我从这种情况出发:
# load MobileNetV2 model
model = MobileNetV2()
# Export the model
tf.s
这里我已经得到了我的.onnx格式文件:retinaface.onnx,我想把它转换成PyTorch手机支持的格式:.ptl或.pt,然后我就可以在安卓平台上做推断了。但我没有转换或找到相关的问题。 // I want to load directly but failed
mRetinafaceDector = LiteModuleLoader.load(mModelPath + "/retinaface.onnx"); 看起来LiteModuleLoader.load()只能加载.ptl或.pt,但我手中只有retinaface.onnx格式。
我使用Python3.8环境和segmentation_models_pytorch aka smp训练了一个分段模型。当我保存它并在我的预测环境中加载(Python3.6和smp)时,它只在
import torch
model = torch.load(path.join('models', model_name))
但是,它与onnx包(onnx需要更新的Python)发生冲突。我用Python3.10创建了新的conda环境(另一个使用Python3.11)。现在,torch拒绝装载错误消息ModuleNotFoundError: No module named
我正在寻找与ONNX/ONNX运行时中的keras自定义层类似的特性。我理解解决这个问题的方法是在onnx中实现一个自定义操作符以便进行实验。文档似乎将C++中的实现作为一个共享库,并在python中使用它。
是否有一种方法可以在python中为onnx定义自定义op,仅用于实验目的,并用于推断?我试过这样做,但给出了‘错误: PyOp不是一个注册函数/op’
Python代码:
import onnx
import onnxruntime as ort
A = onnx.helper.make_tensor_value_info('A', onnx.TensorProto.