onnx模型的dynamic input 和 static input有什么区别
时间: 2023-12-07 13:05:31 浏览: 29
ONNX是一种开放的深度学习模型表示格式,支持静态输入和动态输入。静态输入是指在建立ONNX模型时,输入形状和大小是固定的,而动态输入则允许在运行时根据需要改变输入的形状和大小。
具体来说,静态输入是指模型的输入形状和大小在构建模型时就已经确定,而在运行时无法更改。这种输入方式适合于输入数据形状已知且固定的情况,例如图像分类任务中的固定大小的图像输入。
动态输入则允许在运行时动态地改变输入的形状和大小,适用于输入数据形状不确定或需要动态调整的情况,例如自然语言处理任务中的变长序列输入。
因此,动态输入和静态输入的区别在于输入形状和大小是否在模型建立时就已经确定,具体的选择应根据应用场景和需求来进行决策。
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dynamic input 和 static input有什么区别
动态输入(Dynamic Input)和静态输入(Static Input)是指在机器学习中输入数据的不同形式和方式。
静态输入是指在训练模型之前,将所有的输入数据一次性读入内存中,然后进行预处理和特征提取,最终作为模型的输入。这种方式适用于数据集较小的情况,可以在短时间内完成训练。
动态输入是指在训练过程中动态地读取数据集,将数据集划分成小批量(Batch)进行训练。这种方式适用于数据集较大的情况,可以减少内存的使用,提高训练的效率。
总的来说,动态输入和静态输入的区别在于数据处理和读取的方式不同,适用于不同规模的数据集和算法模型。
yolov5的onnx模型静态量化代码实例
以下是使用PyTorch的YoloV5模型进行静态量化并导出ONNX模型的代码示例:
```python
import torch
import onnx
import onnxruntime
import numpy as np
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression
# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
# 定义输入大小
img_size = 640
# 生成随机输入数据
x = torch.randn(1, 3, img_size, img_size)
# 静态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8)
# 转换为ONNX模型
onnx_model = onnx.export(quantized_model, x, 'yolov5s_static_quantized.onnx', opset_version=12)
# 加载ONNX模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('yolov5s_static_quantized.onnx')
# 输入数据预处理
img = np.zeros((1, 3, img_size, img_size), dtype=np.float32)
img[0] = x.numpy()
# 运行推理
outputs = ort_session.run(None, {'input': img})
# 后处理
pred = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)[0]
boxes = pred[:, :4].astype(np.int32)
scores = pred[:, 4]
# 打印结果
print(f'Boxes: {boxes}')
print(f'Scores: {scores}')
```
请注意,此示例中的模型和代码版本可能不是最新的,您可以根据需要进行修改。