帮我写一个将.onnx权重文件转换为.trt文件的python代码
时间: 2024-04-17 07:26:15 浏览: 27
当然,你可以使用TensorRT(NVIDIA的深度学习推理优化库)来将.onnx权重文件转换为.trt文件。下面是一个简单的Python代码示例:
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
def convert_onnx_to_trt(onnx_file_path, trt_file_path):
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network,***
相关问题
使用python语言,帮我写一个完整的将.onnx权重文件转换为.trt文件的python代码
当然,下面是一个完整的Python代码示例,使用TensorRT将.onnx权重文件转换为.trt文件:
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
def convert_onnx_to_trt(onnx_file_path, trt_file_path):
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
with open(onnx_file_path, 'rb') as f:
if not parser.parse(f.read()):
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
builder.max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = 1
builder.fp16_mode = True # Enable FP16 mode if supported
engine = builder.build_cuda_engine(network)
trt.save_engine_to_file(engine, trt_file_path)
print("TensorRT engine is successfully created and saved to", trt_file_path)
if __name__ == '__main__':
onnx_file_path = 'path/to/your_model.onnx'
trt_file_path = 'path/to/save/your_model.trt'
convert_onnx_to_trt(onnx_file_path, trt_file_path)
```
请确保你已经正确安装了TensorRT和pycuda库,并将`onnx_file_path`和`trt_file_path`替换为你的实际文件路径。此代码将加载.onnx权重文件并将其转换为.trt文件,使用FP16模式进行优化,并保存到指定的文件路径中。
给我提供五段可以使用的将.pt权重文件转化为.weights文件的代码,并且注明应该安装的包
1. 使用PyTorch官方提供的torch2trt库将.pt文件转换为TensorRT格式,然后使用trt2darknet库将TensorRT格式转换为.weights文件。
```python
# 安装所需包
!pip install torch2trt
!git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
!cd tensorrtx/trt2darknet && make
# 将.pt文件转换为TensorRT格式
import torch
from torch2trt import torch2trt
model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model_trt = torch2trt(model, [x])
# 将TensorRT格式转换为.weights文件
!./tensorrtx/trt2darknet/trt2weights -m {model_trt} -o {output_weights_file}
```
2. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件,然后使用mmdnn库将.pth文件转换为TensorFlow格式,最后使用TensorFlow官方提供的`freeze_graph.py`脚本将TensorFlow格式转换为.pb文件,再使用pb2weights库将.pb文件转换为.weights文件。
```python
# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install tensorflow
# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)
# 将.pth文件转换为TensorFlow格式
!mmdownload -f pytorch -n {output_pth_file} -o {output_tf_dir}
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df tensorflow -om {output_tf_dir}
# 将TensorFlow格式转换为.pb文件
!python freeze_graph.py --input_graph={output_tf_dir}/frozen.pb --output_graph={output_pb_file} --input_checkpoint={output_tf_dir}/checkpoint
# 将.pb文件转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_pb_file} -o {output_weights_file}
```
3. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件,然后使用onnx库将.pth文件转换为ONNX格式,最后使用onnx-tf库将ONNX格式转换为TensorFlow格式,再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。
```python
# 安装所需包
!pip install onnx
!pip install onnx-tf
# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)
# 将.pth文件转换为ONNX格式
import onnx
from onnx_coreml import convert
model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model.eval()
torch.onnx.export(model, x, output_onnx_file, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names)
# 将ONNX格式转换为TensorFlow格式
!onnx-tf convert -i {output_onnx_file} -o {output_tf_dir}
# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}
```
4. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件,然后使用MMdnn库将.pth文件转换为Caffe格式,最后使用caffe-tensorflow库将Caffe格式转换为TensorFlow格式,再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。
```python
# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install caffe-tensorflow
# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)
# 将.pth文件转换为Caffe格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df caffe -om {output_caffe_dir}
# 将Caffe格式转换为TensorFlow格式
!python caffe-tensorflow/convert.py {output_caffe_dir}/deploy.prototxt {output_caffe_dir}/snapshot.caffemodel {output_tf_dir}
# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}
```
5. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件,然后使用MMdnn库将.pth文件转换为MXNet格式,最后使用MXNet官方提供的mxnet-model-to-json.py脚本将MXNet格式转换为.json和.params文件,再使用mxnet2darknet库将.json和.params文件转换为.weights文件。
```python
# 安装所需包
!pip install mmdnn
!git clone https://github.com/walkoncross/mxnet-yolo.git
# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)
# 将.pth文件转换为MXNet格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df mxnet -om {output_mxnet_dir}
# 将MXNet格式转换为.json和.params文件
!python mxnet-model-to-json.py --mx-prefix {output_mxnet_dir}/model --mx-epoch 0 --json-output {output_mxnet_dir}/model.json --params-output {output_mxnet_dir}/model.params
# 将.json和.params文件转换为.weights文件
!python mxnet2darknet.py {output_mxnet_dir}/model.json {output_mxnet_dir}/model.params {output_weights_file}
```