尝试将ML onnx模型整合到Android应用程序中
将ML onnx模型整合到Android应用程序中是将机器学习模型应用于移动设备的一种方法。ML onnx（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习框架中间表示格式，它允许不同的深度学习框架之间的模型互操作性。
整合ML onnx模型到Android应用程序的步骤如下：
- 准备模型：首先，需要准备一个经过训练和导出的ML onnx模型。可以使用各种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等来训练和导出模型。
- 导入模型：将ML onnx模型导入到Android项目中。可以将模型文件（通常是一个.onnx文件）放在Android项目的assets目录中。
- 集成深度学习框架：选择一个适用于Android的深度学习框架，如TFLite（TensorFlow Lite）或PyTorch Mobile，并将其集成到Android应用程序中。可以通过Gradle依赖或手动导入库文件来完成集成。
- 加载模型：使用深度学习框架的API加载ML onnx模型。根据框架的要求，可以通过提供模型文件路径或字节流来加载模型。
- 预处理数据：在使用模型之前，通常需要对输入数据进行预处理。这可能涉及图像的缩放、归一化等操作，以确保输入数据与模型的要求相匹配。
- 推理：使用加载的模型进行推理。将预处理后的数据输入到模型中，获取模型的输出。根据具体的应用场景，可以将模型的输出用于分类、目标检测、语义分割等任务。
- 后处理：根据模型的输出，进行适当的后处理。例如，对于图像分类任务，可以通过将输出与类别标签进行比较，确定所属类别。
- 集成到Android应用程序：根据应用程序的需求，将模型的推理结果进行展示或进一步处理。可以将结果显示在界面上，用于决策制定或其他应用逻辑。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云提供了一系列与人工智能和移动开发相关的云服务和产品，以帮助开发者在Android应用程序中整合ML onnx模型。以下是一些相关产品和链接：
- 腾讯云智能图像处理（Image Processing）：https://cloud.tencent.com/product/oip
- 腾讯云智能语音识别（Automatic Speech Recognition）：https://cloud.tencent.com/product/asr
- 腾讯云智能机器翻译（Machine Translation）：https://cloud.tencent.com/product/tmt
请注意，以上链接仅用于示例目的，具体的产品选择应根据需求和偏好进行评估。
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我有一个机器学习问题，我在使用LightGBM和XGBoost的训练/测试数据上取得了非常好的结果。下一步是将这些模型中的一个预测到现有的C#应用程序(.NET Framework4.6.1)中，是否有任何库可以帮助我这样做？到目前为止，我已经尝试过：
：应该适用于LigthGBM，但由于，它只适用于.NET核心。
：这应该能够预测一个ONNX模型，并且我设法从我的XGBoost模型中创建了一个ONNX模型。但是Windows.ML似乎只适用于UWP应用程序，至少所有的样本都是UWP。
：这个库有一个与XGBoost的接口。不幸的是，它不支持样本权重，这是我所依赖的。
CNTK
浏览 2提问于2018-07-29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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我正在尝试使用ML.Net来使用ONNX模型进行预测。关于如何将ML.Net & ONNX模型与控制台应用程序一起使用，这里有一些文档，但是，正如文章中所描述的那样，它不会很好地扩展。自从这篇文章以来，他们添加了PredictionEnginePool来解决缩放问题，但是我不能让它与ONNX模型一起工作。当我尝试加载模型时，它会抛出两个异常：
InvalidOperationException: Repository doesn't contain entry DataLoaderModel\Model.key
Microsoft.ML.RepositoryReader.Ope
浏览 15提问于2021-02-08得票数 0
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在我的C#应用程序中创建InferenceSession时，我想从.onnx模型访问定制的元数据。 我用python中的元数据填充模型： model = onnxmltools.load_model("../models/model.onnx")
meta = model.metadata_props.add()
meta.key = "version"
meta.value = "0.0.1"
print(model.metadata_props[0])
onnxmltools.utils.save_model(model, "..
浏览 44提问于2020-07-20得票数 0
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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
浏览 21提问于2022-08-17得票数 0
我们正在尝试使用Vespa中的ML模型，我们在Vespa中存储了文本数据，有人能帮助我们解决以下问题-
onnx模型的一个例子是使用scikit进行培训-- Vespa中使用的学习。
以Vespa中的onnx模型为例，在模型训练和预测之前添加预处理步骤。
浏览 5提问于2020-08-20得票数 3
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NET GUI工具来训练模型。这个模型在C#应用程序中工作得很好，但我希望它是ONNX格式的。我已经找到了在模型格式之间进行转换的工具，但是找不到ML.NET生成格式的任何东西。很明显这是个zip文件，我对此一无所知。有没有人知道转换成ONNX的工具。谢谢 微软的ML.Net模型生成器生成代码 // Load Data
IDataView trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>(
浏览 53提问于2021-01-11得票数 1
我使用pytorch训练了一个模型，我将它导出为onnx格式，并在python中测试它是否工作(确实如此)。 我想知道如何在c#的ml.net中使用它 python中的用法如下所示 ? netorn中的模型如下所示 ? 我找到了一个使用Microsoft.ML、Microsoft.ML.OnnxRuntime和Microsoft.ML.OnnxTransformer包的example 并且能够使用onnx模型，但它适用于图像，由于我对此非常陌生，我无法弄清楚如何加载模型并进行预测，并获得action的值，它是一个浮点数组大小为6的数组。
浏览 276提问于2021-11-14得票数 0
我想知道在.net应用程序中是否可以使用openvino？
我已经将一个yolo网络转换为一个onnx网络，以便与ml.net一起使用。接下来我要做的是实现openvino，看看它是否加速。到目前为止，我已经用openvino Model_optimizer转换了onnx模型，但是到目前为止还没有找到在.net应用程序中实现openvino的任何方法。
谢谢
浏览 4提问于2022-03-01得票数 1
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我在ONNX模型上运行推理时遇到了麻烦，要么是对this Windows ML tutorial进行(微小的)调整，要么是在他们的MNIST Tutorial之后实现我自己的ONNX Runtime代码。据我所知，Windows ML使用了ONNX Runtime，所以这两种努力可能会在同一个地方结束……并且可能出于相同的原因生成相同的底层异常。 抛出的异常要么难以理解(在异常处理过程中由looks抛出的第二个异常...)或者根本无法辨认。这让我想知道网络本身是不是在某种意义上是故障或不兼容的。该网络是通过采用保存的Tensorflow/Keras模型并运行以下转换而生成的： python
浏览 32提问于2021-01-19得票数 0
我尝试从源代码编译2021-3版本的OpenVINO 我曾经遇到过这样的问题： ~/Projects/OpenVINO/cmake-build-debug/_deps/ext_onnx-src/onnx/onnx_pb.h:50:10: fatal error: onnx/onnx-ml.pb.h: No such file or directory
#include "onnx/onnx-ml.pb.h" 我使用以下选项： cmake -DVERBOSE_BUILD=ON -DENABLE_TEMPLATE_PLUGIN=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE
浏览 129提问于2021-04-12得票数 0
我正在尝试在Windows4.8框架中运行一个sklearn onnx模型，在Windows10Pro和VS 2019上，我已经使用了以下代码，并使用了以下示例： https://towardsdatascience.com/deploy-sci-kit-learn-models-in-net-core-applications-90e24e572f64 https://vkontech.com/making-predictions-in-c-with-a-pre-trained-tensorflow-model-via-onnx/ 和 https://docs.microsoft.com/
浏览 1340提问于2021-10-04得票数 0
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2回答
我使用ML.NET导入ONNX模型来进行对象检测。为了记录在案，我从微软的CustomVision.ai站点导出了模型。
我在Netron中检查了模型文件，它清楚地显示输入节点被命名为"data“，输出被命名为"model_outputs0”。
但是，当我尝试运行这一行代码来应用ONNX模型时
var pipeline = mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { "model_outputs0" }, inputColumnN
浏览 0提问于2019-07-30得票数 6
1回答
我在PyTorch中有一个PyTorch模型，我想使用CoreML运行它。当将模型导出到ONNX时，输入维度被固定为导出过程中使用的张量的形状，并再次通过从ONNX到CoreML的转换。
import torch
from onnx_coreml import convert
x = torch.ones((32, 1, 1000)) # N x C x W
model = Model()
torch.onnx.export(model, x, 'example.onnx')
mlmodel = convert(model='example.onnx',
浏览 3提问于2020-05-17得票数 4
我正在考虑将ml模型转换为ONNX格式，以便利用它的速度增长(ONNX )。然而，我并不真正理解与旧模型相比，新模型中发生了什么根本性的变化。而且，我也不知道是否有什么缺点。如果对此有任何想法，我将不胜感激。
浏览 3提问于2021-02-13得票数 2
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在我的ML.net核心应用程序中使用.NET，我正在尝试使用一个KERAS模型，并将其导出到ONNX文件中。这是我的代码：
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms.Onnx;
public void getmodel(mydata[] data1)
{
string modelPath = "C:\\MyStuff\\ONNXtest.onnx";
MLContext mlContext = new MLContext();
IDataVie
浏览 2提问于2020-05-04得票数 0
我正在尝试创建一个结合了机器学习模型的Android应用程序。我有一个onnx模型，以及一个Python脚本文件，两个带有标签名称的json文件，以及一些用于mel谱图计算的numpy数据。 我尝试使用onnxruntime，并遵循these instructions.，所以现在我已经在onnx模型和“支持NNAPI的安卓的最小构建”中创建了model.ort文件，所以我有了build onnxruntime pkg。 既然我在这方面完全是新手，我该如何继续呢？如何“在设备上推断”？ ? 另外，我是否必须将运行模型的python脚本转换为Java？谢谢!
浏览 529提问于2021-04-01得票数 4
似乎有几种方法可以在iOS上运行Pytorch模型。
caffe2PyTorch(.pt) PyTorch(.pt) -> onnx -> -> onnx -> Core-ML (.mlmodel)PyTorch(.pt) -> LibTorch (.pt)PyTorch Mobile?
上述方法的区别是什么？为什么人们使用caffe2或Core (.mlmodel)，它需要模型格式转换，而不是LibTorch？
浏览 3提问于2020-06-05得票数 4
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我跟踪了，没有问题。但我想把模型换成yolo v3或v4。我从YOLOv4获得了的onnx模型，并且能够得到yolov4 onnx模型的所有三个浮点输出，但是问题是在后处理中，我无法从这些输出得到适当的边界框。
我改变了所有的东西，如锚，大步，输出网格大小，一些功能和.在微软教程中，src代码与yolov4兼容。但我无法得到正确的结果。我用检查了我的所有代码，但我不知道问题出在哪里。是否有人有链接或知道如何用v3在c#中实现yolo c#或ML.Net onnx模型？
如有任何帮助，将不胜感激。
浏览 9提问于2020-10-17得票数 2
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我试图构建和执行一个cpp代码，该代码链接了我为android交叉编译的几个opencv共享库，但是在尝试使用命名空间cv或尝试使用opencv函数时，它说是未声明的标识符。我在这里确实尝试过这样的文档：，但是无法使它正常工作。此外，我在这里还参考了另一个堆栈溢出问题：。任何关于如何正确链接opencv函数和导入opencv函数的指导，我可能会在这里遗漏，这将是非常有用的。
trial_onnx.cpp文件
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cstring>
#include <openc
浏览 19提问于2022-02-15得票数 0
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我在https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators-ml.md上阅读了ONNX文档，但不知道如何将这些函数导入到我的项目中。我生成了几个上游节点来做一些数据拆分和缩放，我想在我的ONNX图中添加一个ML操作符作为另一个节点。 这似乎应该是非常简单的，但对于我的生活，我看不到它是如何做到的。 我原以为语法应该是这样的： nodeX = onnx.helper.make_node(
'Scaler',
inputs=['Q2'],
outputs=['Q22']
浏览 34提问于2020-09-26得票数 0
我从Python中得到了这个onnx，但是我在context.Transforms.ApplyOnnxModel()中收到了错误-- "Unable to load DLL 'onnxruntime‘or or a依赖项:找不到指定的模块。(0x8007007E)哪里有问题?我应该修改什么？“ ? 错误 'context.Transforms.ApplyOnnxModel(modelPath)' threw an exception of type 'System.TypeInitializationException'
Dat
浏览 630提问于2020-12-16得票数 1
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要将经过训练的.Net模型打包到WPF Core3.1应用程序中，我想知道这两种方法: Microsoft.ML.OnnxRuntime和Microsoft.AI.MachineLearning (WinML)是否有什么不同？OnnxRuntime似乎更容易用C#实现，而WinML的桌面应用程序示例是在C++中实现的。 对于公共用户，使用OnnxRuntime部署Onnx模型有什么缺点吗？或者它需要特定的环境来进行推理？ 为什么微软需要维护两种不同的方法，如果它们本质上是相同的？
浏览 120提问于2020-12-09得票数 0
1回答
我有一个训练有素的onnx模型，我想将其整合到android应用程序中。我实际上正在做一个uni项目，将ML和Android开发结合在一起。 经过长时间的研究，由于我不想使用python私有REST API，因此我得出结论，有两种方法可以继续:我可以尝试将我的onnx模型转换为TF模型，然后通过TFLite Converter API生成TFLite模型，或者尝试使用onnxruntime。 我使用来自this post的答案，尝试了TFLite的第一种方法，因此代码如下： import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
onnx_mode
浏览 138提问于2021-03-27得票数 3
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1回答
无法将Py手电模型转换为ONNX
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我使用这个repo：来将一个使用mobilenetv2作为主干的pytorch模型转换为ONNX，但我没有成功。
我收到了一个运行时错误，上面写着：
RuntimeError:不支持将运算符眼导出到opset版本12。请打开一个错误以请求ONNX导出支持缺失的操作符。
这真是令人失望，从这个模型带来的好结果和它所提供的快速性能来看，
有什么办法可以解决这个问题吗？因为我需要将它转换成ONNX，然后再转换成TF lite模型，以便在Android应用程序中使用它，所以我将提供我使用过的预先训练过的模型，以及我在转换过程中遵循的方式。
非常感谢你的帮助！
我的colab笔记本：
我使用的
浏览 8提问于2022-03-13得票数 2
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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) 当我尝试运行上面的代码将模型导出到onnx时，我总是得到这个错误 RuntimeError: Only tuples, lists and Variable
浏览 631提问于2019-03-10得票数 3
1回答
有没有一种方法可以对Keras模型的输入应用低通滤波器？我有4个噪声传感器数据的输入，我很好奇是否可以在导出它用于ONNX推断之前将其构建到模型中，或者是否需要在模型之外过滤它。 我是ML的新手，但目前我的模型在运行模型之前的低通时工作得很好。我的目标是通过能够将模型直接连接到传感器输出来限制用户错误。
浏览 19提问于2021-04-04得票数 0
谁能告诉我，我们如何在具有onnx模型的Arm NN android上运行推理。在armnn网站上，我已经搜索了这个，但没有足够的内容为android的onnx模型。
浏览 36提问于2019-12-05得票数 1
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我一直在尝试从onnx格式导入一个模型，以便与py手电一起工作。我发现很难找到同样的例子。因为互联网上的大部分资源都在讨论如何将Py手电模型导出到onnx。
我发现torch.onnx()只能导出模型，导入方法还没有实现。直接安装onnx库，可以帮助我执行onnx.load("model_name.onnx")。我该如何使用这种型号的火把？我无法用model.to将模型移动到GPU (device=“GPU”)
浏览 2提问于2019-11-13得票数 8
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我已经通过以下方式将我的模型导出到ONNX：
# Export the model
torch_out = torch.onnx._export(learn.model, # model being run
x, # model input (or a tuple for multiple inputs)
EXPORT_PATH + "mnist.onnx", # where to save the mod
浏览 3提问于2018-11-07得票数 20
我正在用ML.Net创建我的第一个应用程序。我想使用一个使用sklearn建立的模型来预测考虑到制造年份的汽车价格。
为此，我使用了简单的数据集，如下所示.
> id region price year model fuel odometer transmission
> 7316814884 auburn 33590 2014 sierra 1500 crew cab slt gas 57923 other
> 7316814758 auburn 22590 2010 silverado 150
浏览 18提问于2021-12-17得票数 0
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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
cv.dnn.readNetFromONNX()
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, "chipsoft_mod.onnx", verbose=True)
现在我想通过cv2阅读器运行经过训练的模型，但我失败了。
浏览 5提问于2018-11-09得票数 3
我正在使用蔚蓝定制视觉(customvision.ai)，在那里，我已经上传了大约100张图像，并已培训的模型，以检测面罩。
当我尝试在定制门户中进行测试时，它给出了正确的结果，但是当我试图获得作为onnx模型导出的可视化代码中的可信度/概率时，使用ML.Net框架却没有给出正确的结果。对于在customvision.ai中工作的同一映像，vs代码不起作用。
另外，当我在postman中使用预测url和预测键时，它给出了多个概率，是否需要传递额外的参数才能得到准确的结果。
浏览 6提问于2020-06-25得票数 1
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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 onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import tensorflow as tf
onnx_model = onnx.load('./some-model.onnx')
tf_rep = prepare(onnx
浏览 53提问于2020-08-15得票数 4
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我有一个ONNX模型，我希望根据它来评估图像，它来自C#窗口服务(非UWP)。除了构建一个UWP应用程序之外，我看不到任何从C#进入Windows ML框架的方法，对吗？
我发现了的帖子，这似乎表明这是可能的从C++。
是否至少有一个众所周知的COM包装器或其他什么东西？
浏览 9提问于2019-03-28得票数 2
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1回答
我最近训练了一个暗网yolov4模型来检测两个物体，使用下面的教程将其转换为tensorflow，然后再转换为onnx。
我最终得到了一个具有以下输入层和输出层维度的模型
如何确定具有未知数的三个输出层的形状？我需要它们，这样我才能在ML.Net中使用模型。
浏览 6提问于2021-07-07得票数 0
1回答
我正在使用kaggle笔记本电脑。我正在尝试将我的pytorch模型转换为tensorflow模型，以便与tensorflowJS一起运行。我使用以下代码将onnx模型转换为tensorflow模型-
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
onnx_model = onnx.load("../input/onnx-model/model.onnx")
tf_rep = prepare(onnx_model)
tf_rep.export_graph("output/model.pb")
我得到了
Sch
浏览 88提问于2021-02-20得票数 2
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我正在尝试将onnx模型转换为TensorFlow的.pb模型。但是当我执行prepare函数时，我得到了这个错误：NotImplementedError: Einsum is not implemented.有什么建议可以解决这个问题吗？谢谢!
顺便说一下，下面是我用来转换模型的代码：
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
def onnx2pb(model, pb_output_path, opset_version=12):
tf_exp = prepare(onnx_model) # prepare tf repre
浏览 0提问于2020-07-27得票数 0
2回答
ONNX模型的分裂
、、、、
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
浏览 22提问于2021-10-04得票数 0
我按照官方教程创建了一个UWP应用程序，它可以使用预先训练过的模型来检测手写数字。
但我需要用Keras模型。
因此，我从示例中将MNIST模型转换为ONNX，这些示例也是在使用python的MNIST上进行的：
onnx_model = winmltools.convert_keras(model, 7, name='mnist')
print(onnx_model.graph.input)
winmltools.save_model(onnx_model, "mnist_tf.onnx")`
当我在中导入此代码时，会为输入生成以下代码：
publ
浏览 3提问于2020-01-17得票数 0
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Onnx模型的量子化
、、、、
我正在尝试使用onnxruntime quantization tool来量化一个ONNX模型。 我的量化代码如下： import onnx
from quantize import quantize, QuantizationMode
# Load the onnx model
model = onnx.load('3ddfa_optimized_withoutflatten.onnx')
# Quantize
quantized_model = quantize(model, quantization_mode=QuantizationMode.Intege
浏览 49提问于2019-12-11得票数 2
我想将整数量化的tflite模型转换为Tensorflow中的冻结图 (.pb)。我在StackOverflow上阅读并尝试了许多解决方案，但都没有奏效。具体来说，toco不起作用(output_format不能是TENSORFLOW_GRAPHDEF)。
我的最终目标是通过 tf2onnx 获得一个量化的ONNX模型，但是tf2onnx不支持tflite作为输入(只支持saved_model、检查点和graph_def )。但是，在使用TFLiteConverter对经过训练的模型进行量化之后，它只返回一个tflite文件。这就是问题产生的地方。
理想流程实质上是: float32 ->
浏览 3提问于2020-07-20得票数 3
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：
ONNX格式包括OneHot运算符：
PyTorch内置的ONNX导出系统不支持OneHot操作符：
编辑2021/03/11:以下是我的工作流程：
基于PyTorch的学习秩模型的训练
将它们导出为ONNX
浏览 17提问于2021-03-09得票数 3
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据我所知，Windows ML可以在UWP中用于评估预训练的神经网络模型，这些模型以ONNX格式下载。
我的任务是用UWP应用程序中的用户数据(图像)从头开始训练神经网络，然后(在同一个应用程序中)使用它。
我想这是不可能的，但也许是呢？如果是-我将很高兴得到一个url/样本或其他东西。如果没有，在UWP (C#)中有没有好的nuget包可以做到这一点？
我将使用一些具有多层的简单神经网络。
会很感谢你的想法和帮助..
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
我有一种型号，从火把出口，我会打电话给main_model.onnx。它有一个输入节点，我称之为main_input，它需要一个整数列表。我可以在of运行时加载它，并发送一个in列表，它工作得很好。
我创建了另一个ONNX模型，我将使用输入pre_input和输出pre_output调用pre_input。这将预处理一些文本，因此输入就是文本，而pre_output是一个ints列表，与main_model.onnx需要的输入完全相同。
我的目标是，使用Python工具，创建一个接受文本作为输入的uber模型，并通过我的onnx.helper (可能是某个连接器节点(Identity？)，然后
浏览 32提问于2021-02-12得票数 1
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我使用tensorflow创建了一个修改后的lenet模型，如下所示：
img_height = img_width = 64
BS = 32
model = models.Sequential()
model.add(layers.InputLayer((img_height,img_width,1), batch_size=BS))
model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), batch_size=BS, activation='relu', padding="va
浏览 4提问于2022-02-27得票数 1
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1回答
我尝试将ONNX模型转换为Keras，但当我调用转换函数时，收到以下错误消息"TypeError: unhashable type: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarContainer'"
ONNX模型输入: input_1
你可以在这里看到ONNX模型：
import onnx2keras
from onnx2keras import onnx_to_keras
import keras
import onnx
onnx_model = onnx.load('onnxModel.onnx&#
浏览 12提问于2019-10-15得票数 3
1回答
从一维数组重建多维张量
、、、
我正在尝试在C#中手动解码Yolo对象检测ONNX模型的输出。Netron对输出的描述如下：
type: float32[1,3,80,80,19]
但在C#代码中，我收到的模型输出是一个一维数组：
float[364800]
364800 =1*3* 80 * 80 * 19
我的编程经验是使用过VB.NET和少量的C#。我是ML和对象检测的新手，也没有太多使用张量或Python的经验，因此我正在尝试用C#构建一个解决方案。
有人能在重建多维张量数组时给我指出正确的方向，这样我就可以迭代结果了吗？如何存储一维数组中的数据？
我也想知道我是不是做得太难了。如果在.NET世界中有某种张量操作工
浏览 1提问于2020-11-15得票数 0
我正在尝试将一个模型从ONNX模型转换为TF模型，我面临以下问题
RuntimeError: Resize coordinate_transformation_mode=half_pixel and mode=nearest is not supported in Tensorflow.
我得到onnx模型的最初模型来自MXNET。
代码片段：
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
onnx_model = onnx.load(onnx_file)
tf_rep = prepare(onnx_model, strict=True)
浏览 2提问于2022-02-15得票数 1
我正在尝试将我的TF2.0 RC1模型转换为onnx (使用keras2onnx或tf2onnx)。当我执行这段代码时： import keras2onnx 或者这段代码 import tf2onnx 我得到了错误： ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tools.graph_transforms' 如何解决此错误或将我的Tensorflow v2.0模型转换为onnx？
浏览 50提问于2019-09-25得票数 2
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