onnx转bin和xml
时间: 2024-04-24 20:26:22 浏览: 18
您可以使用ONNX Runtime提供的工具将ONNX模型转换为bin和xml格式。
步骤如下:
1. 安装ONNX Runtime。您可以在ONNX Runtime官方网站上找到相应的安装指南。
2. 使用ONNX Runtime的命令行工具`onnxruntime_tools`来执行转换。以下是一个示例命令:
```
onnxruntime_converter --model model.onnx --output model
```
这将生成两个文件:`model.bin`和`model.xml`,分别包含模型的权重和结构定义。
请注意,`onnxruntime_converter`命令可能会有一些其他选项,可以根据需要进行调整。您可以使用`onnxruntime_converter --help`命令获取更多信息和选项的说明。
希望这可以帮助到您!
相关问题
chatglm transfromers bin模型文件转onnx
将 transformers 模型转换成 ONNX 格式需要以下步骤:
1. 安装 onnx 和 transformers 库:
```python
pip install onnx transformers
```
2. 加载 transformers 模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name")
```
3. 导出模型为 ONNX 格式:
```python
import torch
import onnx
# 将模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.zeros(1, 1, dtype=torch.long) # 假设输入格式为 (batch_size, sequence_length)
input_names = ["input_ids"]
output_names = ["output"]
onnx_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=11)
# 验证 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
```
4. 可以使用 onnxruntime 进行模型推理:
```python
import numpy as np
import onnxruntime
# 加载 ONNX 模型
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
# 准备输入数据
input_ids = tokenizer.encode("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = sess.run(None, {"input_ids": input_ids.numpy()})
# 解码输出
decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0].argmax(axis=-1), skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)
```
注意:在转换 PyTorch 模型为 ONNX 格式时,要确保模型中没有使用到 PyTorch 中不支持的操作,例如掩码填充等。同时,使用 ONNX 进行推理时,要注意数据类型和维度的匹配问题。
onnx转openvino
ONNX 是一种跨平台的深度学习模型格式,而 OpenVINO 是 Intel 公司推出的一种用于优化和加速深度学习推理的工具包。因此,将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 可以让我们在 Intel 平台上更高效地运行深度学习模型。
以下是将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 的一般步骤:
1. 安装 OpenVINO 工具包。可以从 Intel 官网下载并安装。
2. 转换模型。使用 OpenVINO 工具包中的 Model Optimizer 工具将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 支持的 IR(Intermediate Representation)格式。例如,可以使用以下命令:
```
mo.py --input_model model.onnx --model_name model --output_dir output/ --data_type FP32
```
这将把 ONNX 模型转换为 OpenVINO 的 IR 格式,并在 output 目录中生成两个文件:model.xml 和 model.bin。
3. 加载模型。使用 OpenVINO 的 Inference Engine API 加载和运行转换后的模型。例如,可以使用以下代码加载模型:
```
# 导入必要的库和模块
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore
# 加载 IR 模型
ie = IECore()
net = ie.read_network(model='output/model.xml', weights='output/model.bin')
# 加载推理引擎
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
# 准备输入数据
input_blob = next(iter(net.inputs))
n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
input_data = np.ones((n, c, h, w))
# 进行推理
output_blob = next(iter(net.outputs))
result = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_data})
```
这将加载 IR 模型,创建推理引擎并准备输入数据。最后,使用 exec_net.infer() 方法进行推理,并获得输出结果。
需要注意的是,具体的转换和加载方法可能因模型和平台而异,上述代码仅供参考。