我试着用cv.dnn.readNetFromONNX加载一个预先训练好的torch模型(准确地说是U2Net),保存为onnx。
但我收到了错误:
error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/dnn/include/opencv2/dnn/dnn.inl.hpp:349:
error (-204:Requested object was not found) Required argument "starts" not found
into dictionary in function 'get'
这是用Google再
我正试图使用YOLOv5在opencv中运行人员检测,并且加载模型时遇到了问题。我的opencv版本是4.6.0,遵循的教程,我编写了以下代码
# hyper parameters
INPUT_WIDTH = 640 # width of the input for the YOLOv5 network
INPUT_HEIGHT = 640 # height of the input for the YOLOv5 network
SCORE_THRESHOLD = 0.5 # filter low probability classes
NMS_THRESHOLD = 0.45 #
我尝试通过torch.onnx.export函数将PyTorch图形转换为ONNX,然后使用OpenCV函数blobFromImage、setInput和forward来推断转换后的图形。我认为我是在正确的轨道上,但我总是遇到错误,我能找到的关于如何做到这一点的有用的例子很少。 我意识到一般的堆栈溢出策略是只发布代码的相关部分,但是由于我收到的错误,似乎这是一个魔鬼在细节中的情况,所以我怀疑我必须发布一个完整的示例来清楚错误的原因。 这是我的训练网络(MNIST的标准): # MnistNet.py
# Net Layout:
# batchSize x 1 x 28 x 28
#
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
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
我在matlab中创建了一个文件。我在python负载中很好地使用了它:
import cntk as C
z = C.Function.load("Net.onnx", format=C.ModelFormat.ONNX)
在c++中,我有异常Selected CPU as the process wide default device.
即将抛出异常:
“'Gemm:无效形状,输入A和B为rank=2矩阵”
我使用了进口的nuget:CNTK.CPUOnly CNTK.Deps.MKL CNTK.Deps.OpenCV.Zip
#include <s
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',