.onnx 量化onnxruntime
时间: 2023-08-22 15:11:06 浏览: 78
要将一个.onnx模型量化并在onnxruntime中运行,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入所需的库:import onnx, onnxruntime as ort
2. 加载.onnx模型:model = onnx.load('模型文件名.onnx')
3. 使用onnxruntime检查模型的有效性:onnx.checker.check_model(model)
4. 创建一个inference session:session = ort.InferenceSession('模型文件名.onnx')
5. 准备输入数据:x = np.random.randn(1, 3, 32, 32).astype(np.float32) # 注意输入类型必须为np.float32
6. 运行模型并获取输出:outputs = session.run(None, input = {'input': x})
如果在导出.onnx属性时遇到“RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible”错误,这可能是因为某些属性不是常量。您可以尝试将这些属性设置为静态值,例如将内核大小设置为固定值。
请注意,在量化.onnx模型时,您需要确保模型的所有属性都是常量,并且输入数据的类型正确。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch模型(.pt)转onnx模型(.onnx)的方法详解(1)](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/127601368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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