Tensorflow到ONNX的转换 - 腾讯云开发者社区

Microsoft 和合作伙伴社区创建了 ONNX 作为表示机器学习模型的开放标准。本文记录 Python 下 pytorch 模型转换 ONNX 的相关内容。...简介官网：https://github.com/microsoft/onnxruntime ONNX Runtime是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。...模型转换核心代码：生成 onnx 模型： torch.onnx.export 简化 onnx 模型： onnxsim.simplify： import torch import onnxsim import...注意： torch.onnx.export 输入伪数据可以支持字符串，但是在 onnx 模型中仅会记录张量流转的路径，字符串、分支逻辑一般不会保存。模型检查 onnx 加载模型后可以检测是否合法。...模型结果与 pytorch 模型结果的差异来对转换结果进行验证。

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Huggingface:导出transformers模型到onnx

二关于onnx ONNX（开放神经网络eXchange）项目是一个开放标准，它定义了一组通用的运算符和一种通用的文件格式，以表示各种框架中的深度学习模型，包括PyTorch和TensorFlow。...例如，用PyTorch训练的模型可以导出为ONNX格式，然后以TensorFlow导入（反之亦然）。...三 transformers中的onnx包 3.1 onnx包简介 transformers 提供了transformers.onnx包，通过使用这个包，我们可以通过利用配置对象将模型检查点转换为ONNX...这些配置对象是为许多模型体系结构准备的，并且被设计为易于扩展到其他体系结构。...示例 4.1 安装环境依赖导出Transformers模型到ONNX，首先需要安装一些额外的依赖项： pip install transformers[onnx] 在安装完成后，transformers.onnx

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Tensorflow的张量类型转换

目录 1、tf.to_int32() 2、tf.to_float() ---- 1、tf.to_int32() tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 将张量转换为...参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...name:操作的名称(可选)。返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。

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tensorflow | 维度转换

学习维度转换 shape 计算维度 tf.shape(input,name = None) 案例1 a = tf.constant([i for i in range(20)],shape...range(20)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.rank(a))) 结果： 3 reshape重新的规则排列...)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.reshape(a,shape = [5,2,2]))) 原始的数据

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tensorflow | 维度转换

学习维度转换 shape 计算维度 tf.shape(input,name = None) 案例1 a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5...range(20)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.rank(a))) 结果： 3 reshape重新的规则排列...)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.reshape(a,shape = [5,2,2]))) 原始的数据

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融合 Caffe2、ONNX 的新版 PyTorch 发布在即，能否赶超 TensorFlow？

PyTorch 1.0 结合了 Caffe2 和 ONNX 模块化、面向生产的性能，并将这些性能与 PyTorch 现有的灵活、以研究为中心的设计结合在一起，为从研究原型设计到生产部署大量 AI 项目提供快速...图：利用 PyTorch 实现 CycleGAN 图像转换尽管当前版本的 PyTorch 为 AI 研究和开发提供了很大的灵活性，但考虑到它与 Python 的紧密耦合，在大规模生产上想要保持高性能是个挑战...我们经常需要将研究代码——训练脚本或训练好的模型——转换成 Caffe2 中的图表示，以便大规模生产。...有了 ONNX，开发人员可以在不同框架之间共享模型，例如，导出在 PyTorch 中构建的模型，并将它们导入到 Caffe2 中。...与 ONNX 等其他开放 AI 项目一样，我们也与其他公司和社群合作，为更多开发人员提供这种加速研究到生产的能力。

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从Pytorch 的ONNX到OpenVINO中IR中间层

微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch ONNX格式支持 ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，...OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。...Pytorch ONNX到OpenVINO IR转换下面的例子演示了如何从torchvision的公开模型中转换为ONNX，然后再转换为IR，使用OpenVINO完成调用的完整过程。...3, 224, 224)) torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx") 02 转为IR格式 Cmd至打开安装好的OpenVINO: deployment_tools...03 OpenVINO SDK调用对转换好的IR模型，就可以首先通过OpenVINO202R3的Python版本SDK完成加速推理预测，完整的代码实现如下： from __future__ import

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tensorflow数据类型转换

tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.2、tf.to_complex128函数将张量转换为类型为complex128的张量。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the float64.4、tf.to_float函数将张量强制转换为float32类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the float32.5、tf.to_int32函数将张量转换为int32类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int32.6、tf.to_int64函数将张量转换为int64类型。

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跨越重重“障碍”，我从 PyTorch 转换为了 TensorFlow Lite

本文作者分享了他在 PyTorch 到 TensorFlow 之间转换的经验，或许可以给我们一些启发。...= onnx.load(ONNX_PATH) onnx.checker.check_model(onnx_model) Python 到 ONNX 的转换新创建的 ONNX 模型在我的示例输入上进行了测试...将 ONNX 转换到 TensorFlow 现在，我有了 ONNX 模型，为了转换成 TensorFlow，我使用了 ONNX-TensorFlow（v1.6.0）库。...到 TensorFlow 的转换我在创建的对象运行了测试（这里是使用它进行推理的示例）。...经过一番搜索，我才意识到，我的模型架构需要在转换之前显式地启用一些操作符（见上文）。

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将Pytorch模型移植到C++详细教程（附代码演练）

主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。我们将研究不同的管道，如何将PyTrac模型移植到C++中，并使用更合适的格式应用到生产中。...2） Tensorflow Lite转换器：它将Tensorflow模型转换为一种有效的形式，供解释器使用。...将PyTorch模型转换为TensorFlow lite的主管道如下： 1）构建PyTorch模型 2）以ONNX格式导模型 3）将ONNX模型转换为Tensorflow（使用ONNX tf）在这里...，我们可以使用以下命令将ONNX模型转换为TensorFlow protobuf模型： !...onnx-tf convert -i "dummy_model.onnx" -o 'dummy_model_tensorflow' 4）将Tensorflow模型转换为Tensorflow Lite

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从 Python到Tensorflow

从 Python到Tensorflow 学习之路(一) ---- 最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习...insert friendlist.insert(1,'Evil') print friendlist #pop friendlist.pop(3) print friendlist list中的元素可以是相同的数据类型也可以是不同的数据类型...my_tuple = ('apple', 4, 3.14) print my_tuple tuple的不变是指每个元素的指向不变,但是tuple的每个元素可以发生变化,但是如果改变下面的整数或者浮点数将会报错...(如何找不到对应的value,则输出预设的值) 可以利用pop方法删除一个key,其对应的value也将从dict中删去(dict的key是不可变对象) dictionary = {'Son':20,...,因为Python函数在定义的时候默认参数已经被计算出来,当不断使用默认参数时,就会使用上一次的结果。

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美女小姐姐在Jetson Xavier NX上实现车道线检测

从TensorFlow到TensorRT 不幸的是，在Xavier NX上运行TensorFlow模型会导致内存和性能问题。...NVIDIA提供了TensorRT来加速他们平台上的推理，因此下一个主要步骤是将TensorFlow模型移植到TensorRT。...从TensorRT 7.0开始，首选方法是使用ONNX工作流，其中TensorFlow模型转换为ONNX格式，然后用于构建TensorRT引擎。...下一步是使用tf2onnx Python包将其转换为ONNX： python -m tf2onnx.convert \ --input ....:0,lanenet/final_pixel_embedding_output:0 这将获取.pb文件并将其转换为ONNX模型，并另存为model/lanenet.onnx。

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TensorFlow从0到1 - 1 - Hello, TensorFlow!

在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。...TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下TensorFlow 1.1的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow...在TensorFlow的官方文档中明确提到，即使你的机器中有NVIDIA GPU，也建议初学者先尝试CPU的版本。对于第二个选项，安装Anaconda是个更好的选择。...通过以下命令创建一个名称为tensorflow的虚拟环境（虚拟环境的名字可以任意指定）： C:> conda create -n tensorflow python=3.5 TensorFlow安装文档中有明确提到...创建虚拟环境的整个过程，如下图所示： ? 创建虚拟环境安装TensorFlow TensorFlow是要安装到刚才创建的虚拟环境中去的。

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【AI系统】模型转换流程

例如不是直接转换 Pytorch 格式，而是把 Pytorch 转换为 ONNX 格式，或者把 MindSpore 转换成 ONNX 格式，再通过 ONNX Converter 转换成推理引擎 IR。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：import TensorFlow as tfimport torchimport...将 TensorFlow 模型中的参数转移到 PyTorch 模型中，确保权重参数正确地转移。最后保存转换后的 PyTorch 模型，以便在 PyTorch 中进行推理。...目前官方支持加载 ONNX 模型并进行推理的 AI 框架有：Caffe2、PyTorch、MXNet、ML.NET、TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持...PyTorch 转 ONNX 实例这里读取在直接转换中保存的 PyTorch 模型pytorch_model.pth，使用torch.onnx.export()函数来将其转换为 ONNX 格式。

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如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型

模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...tensorflow-addons pip install tensorflow-probability==0.22.1 pip install onnx-tf 接下来 onnx-tf convert

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Pytorch转ONNX详解

到ONNX的转换。...（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，...ONNX其实就是把上层深度学习框架中的网络模型转换成一张图，因为tensorflow本身就有一张图，因此只需要直接把这张图拿到手，修修补补就可以。...但是对于Pytorch，没有任何图的概念，因此如果想完成Pytorch到ONNX的转换，就需要让ONNX再旁边拿个小本子，然后跑一遍Pytorch，跑到什么就把什么记下来，把记录的结果抽象成一张图。...PS：针对于以上的两个局限，我的本科毕设论文提出了一种解决方案，就是通过编译器里面的词法分析，语法分析直接扫描Pytorch或者tensorflow的源代码得到图结构，这样可以轻量级的完成模型到ONNX

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我们来谈谈ONNX的日常

前言为什么要说ONNX，ONNX又是个什么东西，经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉，我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX...典型的几个线路： Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM TF – onnx – ncnn 等等，ONNX相当于一个翻译的作用，这也是为什么...那ONNX呢，利用Pytorch我们可以将model.pt转化为model.onnx格式的权重，在这里onnx充当一个后缀名称，model.onnx就代表ONNX格式的权重文件，这个权重文件不仅包含了权重值...简单拿netron这个工具来可视化(读取ONNX文件)一下：如图，ONNX中的一些信息都被可视化展示了出来，例如文件格式ONNX v3，该文件的导出方pytorch 0.4等等，这些信息都保存在ONNX...ONNX的数据格式内容 ONNX中最核心的就是onnx.proto这个文件，这个文件中定义了ONNX这个数据协议的规则和一些其他信息。

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DWORD WORD到INT的转换

最近在做一个有关TCP/TP通信的消息解析，涉及到了这方面的转换，记录一下。首先，如果是在网络传输、消息解析的情况下，要注意一下网络传送使用的是大端还是小端模式，这影响到我们的高低位的传输顺序。...无符号双字节整形（字，16位）　　DWORD:无符号四字节整形（双字，32位） Byte：8位 ---- 解析方式　　采用Java位操作来实现（采用大端方式，故先传递高位，则接收方低位为高） //转换...DWORD到整型数据 private int DWORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=4,inArr为获取到的4位Byte数组...sourceArr,start,4); return intArr[0]<<24|intArr[1]<<16|intArr[2]<<8|intArr[3]; } //转换...WORD到整形数据 private int WORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=2，intArr为获取到的2为Byte数组

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转载：【AI系统】模型转换流程

例如不是直接转换 Pytorch 格式，而是把 Pytorch 转换为 ONNX 格式，或者把 MindSpore 转换成 ONNX 格式，再通过 ONNX Converter 转换成推理引擎 IR。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：代码语言：python代码运行次数：0Cloud Studio代码运行import...将 TensorFlow 模型中的参数转移到 PyTorch 模型中，确保权重参数正确地转移。最后保存转换后的 PyTorch 模型，以便在 PyTorch 中进行推理。...目前官方支持加载 ONNX 模型并进行推理的 AI 框架有：Caffe2、PyTorch、MXNet、ML.NET、TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持...PyTorch 转 ONNX 实例这里读取在直接转换中保存的 PyTorch 模型pytorch_model.pth，使用torch.onnx.export()函数来将其转换为 ONNX 格式。

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开源一年多的模型交换格式ONNX，已经一统框架江湖了？

当然除了这些开源工作，ONNX 社区还有更多的实践，例如如何部署 ONNX 模型到边缘设备、如何维护一个包罗万象的 ONNX Model Zoo 等。...简而言之 ONNX 就是一种框架间的转换格式，例如我们用 TensorFlow 写的模型可以转换为 ONNX 格式，并在 Caffe2 环境下运行该模型。...而 Converters 下的框架并不直接支持 ONNX 格式，但是可以通过转换工具导入或导出这些框架的模型。...，开发者可以直接将预训练的 ONNX 模型部署到浏览器，这些预训练模型可以是 Model Zoo 中的，也可以是自行转换的。...最后，从 ONNXIFI 到 ONNX.js，开源社区已经为 ONNX 格式构建出众多的优化库、转换器和资源。

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Python ONNX 模型转换、加载、简化、推断

Huggingface:导出transformers模型到onnx

Tensorflow的张量类型转换

tensorflow | 维度转换

tensorflow | 维度转换

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