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。
相关问题
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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