python中如何安装onnx-tf onnx onnxruntime

时间: 2024-10-25 09:01:26 浏览: 91
在Python中安装ONNX(开放神经网络交换格式)和相关的工具如onnx-tf(将ONNX模型转换为TensorFlow格式)以及onnxruntime(用于运行ONNX模型的高性能引擎),可以按照以下步骤进行: 首先,确保已经安装了必要的基础依赖项,如`pip`(Python包管理器): ```bash pip install pip ``` 然后,安装ONNX: ```bash pip install onnx ``` 接着安装`onnx-tf`: ```bash pip install onnx-tf ``` 安装`onnxruntime`: ```bash pip install onnxruntime ``` 如果你想处理TF模型并将其转换成ONNX,可以使用`tf2onnx`工具: ```bash pip install tf2onnx ``` 确认安装: ```python import onnx import onnx_tf import onnxruntime # 检查onnx、onnx-tf和onnxruntime是否可用 onnx.checker.check_model(onnx.ModelProto()) print("onnx version:", onnx.__version__) print("onnx-tf version:", onnx_tf.__version__) print("onnxruntime version:", onnxruntime.__version__) ``` 这会显示每个库的当前版本。
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onnxruntime-gpu使用

### ONNX Runtime GPU 版本安装 为了使用 `onnxruntime-gpu` 进行推理,首先需要确保环境中已正确配置 CUDA 和 cuDNN 库。接着可以通过 pip 安装特定于 GPU 的 ONNX Runtime 软件包[^1]。 ```bash pip install onnxruntime-gpu ``` ### 加载模型并执行推理 一旦环境准备就绪,可以加载一个已经转换成 ONNX 格式的模型文件,并通过 ONNX Runtime 执行推理操作。下面是一个简单的 Python 例子来展示这一过程: ```python import numpy as np import onnxruntime as ort from PIL import Image, ImageOps import torchvision.transforms.functional as TF # 创建会话选项以启用GPU加速 sess_options = ort.SessionOptions() sess_options.enable_cuda = True # 初始化Session对象时指定使用GPU设备 session = ort.InferenceSession("model.onnx", sess_options=sess_options) # 准备输入数据 (这里假设模型接受图像作为输入) image_path = "example.jpg" img = Image.open(image_path).convert('RGB') preprocessed_img = ImageOps.fit(img, (224, 224), Image.ANTIALIAS) tensor = TF.to_tensor(preprocessed_img)[None,:,:,:] # 将numpy数组转化为适合ONNX运行时使用的格式 input_name = session.get_inputs()[0].name output_name = session.get_outputs()[0].name result = session.run([output_name], {input_name: tensor.numpy()})[0] print(result) ``` 这段代码展示了如何设置会话参数以利用 GPU 来提高性能以及怎样调用 `InferenceSession` 对象来进行预测。注意,在创建 Session 实例之前定义了 `enable_cuda=True` 参数,这告诉 ONNX Runtime 使用可用的 NVIDIA 显卡资源而不是 CPU[^2]。

onnxruntime ssd

### 使用 ONNX Runtime 运行 SSD 模型 为了使用 ONNX Runtime 来运行 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 模型,需要完成几个主要步骤。这些步骤涵盖了环境准备、模型转换以及实际推理过程。 #### 安装依赖库 首先安装必要的 Python 库来支持 ONNX 和 ONNX Runtime 的操作: ```bash pip install onnxruntime numpy opencv-python ``` #### 转换模型到 ONNX 格式 如果原始的 SSD 模型不是以 ONNX 格式保存,则需先将其转换成 ONNX 文件。对于 TensorFlow 或 PyTorch 训练好的模型可以分别通过 `tf2onnx` 或者 `torch.onnx.export()` 函数实现这一目标[^1]。 假设已经有一个名为 `ssd_model.pb` 的 TensorFlow SavedModel 格式的 SSD 模型,那么可以通过如下命令进行转换: ```bash python -m tf2onnx.convert --saved-model ssd_model --output ssd_model.onnx ``` #### 加载并设置 ONNX 模型用于推断 一旦拥有了 `.onnx` 扩展名的文件之后,在Python脚本里加载该模型,并准备好输入数据来进行预测: ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort # 初始化ONNX Runtime会话 session = ort.InferenceSession("ssd_model.onnx") # 获取输入节点名称 input_name = session.get_inputs()[0].name # 预处理图像作为网络输入 image_path = 'path_to_image.jpg' img = cv2.imread(image_path) resized_img = cv2.resize(img, (300, 300)) # 假设SSD期望输入尺寸为(300x300) blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized_img, scalefactor=1/255.0) # 推理阶段 outputs = session.run(None, {input_name: blob})[0] print(outputs.shape) # 输出检测框的位置坐标和其他信息 ``` 上述代码片段展示了如何利用 OpenCV 对图片做预处理工作,接着调用 ONNX Runtime API 将其传递给已加载的 SSD 模型执行前向传播计算得到最终的结果。
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