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ONNXRUNTIME | Faster-RCNN ONNX模型在C++与Python推理不一致原因找到了

is for optimizing performance sess_options.intra_op_num_threads = 24 # sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_PARALLEL sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL ort_session = ort.InferenceSession numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() # compute ONNX Runtime output prediction ort_inputs  = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(input_x)} ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs) boxes = ort_outs[0] # boxes labels = ort_outs[1] # labels scores = ort_outs[2] # scores print(boxes.shape

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is for optimizing performance sess_options.intra_op_num_threads = 24 # sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_PARALLEL sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL ort_session = ort.InferenceSession numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() # compute ONNX Runtime output prediction ort_inputs  = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(input_x)} ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs) boxes = ort_outs[0] # boxes labels = ort_outs[1] # labels scores = ort_outs[2] # scores print(boxes.shape

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