本文大部分内容为对 ONNX 官方资料的总结和翻译,部分知识点参考网上质量高的博客. 一,ONNX 概述 深度学习算法大多通过计算数据流图来完成神经网络的深度学习过程. 一些框架(例如CNTK,Caffe2,Theano和TensorFlow)使用静态图形,而其他框架(例如 PyTorch 和 Chainer)使用动态图形. 但是这些框架都提供了接口,使开发人员可以轻松构建计算图和运行时,以优化的方式处理图. 这些图用作中间表示(IR),捕获开发人员源代码的特定意图,有助于优化和转换在特定设备(…

目录 前言 准备模型 版本问题 精度问题 加载tflite模型 编译模型 在python上运行模型进行测试 加载输入数据 运行四连 优化(Autotune) 注: 前言 TVM的编译与优化主要有两种方法,一种是通过tvmc命令行,另一种是通过python. tvmc编译出来的模型,在后面c++推理的时候读取不进来,可能是我使用的c++方法与tvmc的模型对应不上导致的,因此本文暂时不讲这种方法,其使用方法可以在官方文档中找到. python方法虽然不如tvmc灵活,但也挺简单的,本文将对该方法进…

使用TVM将深度学习模型编译为WebGL TVM带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端 TVM已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等.这次,添加了另一个后端:OpenGL / WebGL. OpenGL / WebGL使能够在未安装CUDA的环境中利用GPU.在浏览器中使用GPU的方法. 后端允许以3种不同的方式使用OpenGL / WebGL: 本地OpenGL:可以将深度学习模型编译为OpenGL,完全使用Python在本地计算机…

使用Relay部署编译ONNX模型 本文介绍如何使用Relay部署ONNX模型的入门. 首先,必须安装ONNX软件包. 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器,然后 pip install onnx --user 或参考官方网站. https://github.com/onnx/onnx import onnx import numpy as np import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay from tvm.contr…

编译ONNX模型Compile ONNX Models 本文是一篇介绍如何使用Relay部署ONNX模型的说明. 首先,必须安装ONNX包. 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器,然后 pip install onnx –user 或者参考官方网站: https://github.com/onnx/onnx import onnx import numpy as np import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay fro…

零样本文本分类应用:基于UTC的医疗意图多分类,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程. 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地. 文本分类是一种重要的自然语言处理任务,它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳.实际上,在日常生活中,我们也经常会用到文本分类技术.例如,我们可以…

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无用 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. 本文是mace学习的第二步,如何撰写Yaml文件,将pb模型部署到该文件中进行编译.若环境尚未搭建完毕的同学请看第一篇环境搭建,编译出的库在安卓中如何使用请浏览第三步即mace工程化. MACE(1)-----环境搭建:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/948…

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍 1.关于BPMN2.0 网上的资料比较多下面引用一段维基百科对BPMN的定义: 业务流程建模标记法(BPMN, Business Process Modeling Notation)是对象管理组织(OMG, Obj…

定义模型结构 首先使用 PyTorch 定义一个简单的网络模型: class ConvBnReluBlock(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(3, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, 3) self…

本文主要介绍将pytorch模型准确导出为可用的onnx模型.以方便OpenCV Dnn,NCNN,MNN,TensorRT等框架调用.所有代码见:Python-Study-Notes 文章目录 1 使用说明 1.1 读取模型 1.2 检测图像 1.3 导出为onnx模型 1.4 模型测试 1.5 模型简化 1.6 全部代码 2 参考 1 使用说明 本文示例为调用pytorch预训练的mobilenetv2模型,将其导出为onnx模型.主要步骤如下: 读取模型 检测图像 导出为onnx模型 模型…