onnx模型简化命令
时间: 2023-09-04 08:04:07 浏览: 61
ONNX模型简化命令被用来减小ONNX模型文件的体积,优化模型的推理速度,并丢弃不必要的信息。以下是一个简化ONNX模型的步骤:
1. 安装ONNX模型简化库:首先,您需要确保已安装ONNX模型简化库。使用pip命令可以很容易地安装此库。
2. 加载ONNX模型:使用ONNX模型简化库的API,您可以加载已经训练好的ONNX模型。这可以通过提供模型文件的路径来完成。
3. 设置简化选项:在进行模型简化之前,您可以设置一些选项。例如,您可以指定要保留或删除的特定操作或节点。这可以通过设置简化选项的参数来实现。
4. 执行模型简化:一旦设置好简化选项,您可以使用简化库的API触发模型简化过程。这将使用先前指定的选项对ONNX模型进行修改。
5. 保存简化后的模型:在简化过程完成后,您可以使用简化库的API将简化后的模型保存到新的ONNX文件中。您可以指定用于保存模型的路径。
通过执行上述步骤,您将能够简化ONNX模型,减小模型的体积,并优化模型的推理速度。注意,在选择要保留或删除的操作时,您应该仔细权衡模型的准确性和性能之间的平衡。
相关问题
onnx模型简化 命令行
您可以使用以下命令行来简化ONNX模型:
```python
import onnx
from onnxsim import simplify
ONNX_MODEL_PATH = './model.onnx'
ONNX_SIM_MODEL_PATH = './model_simple.onnx'
if __name__ == "__main__":
onnx_model = onnx.load(ONNX_MODEL_PATH)
onnx_sim_model, check = simplify(onnx_model)
assert check, "Simplified ONNX model could not be validated"
onnx.save(onnx_sim_model, ONNX_SIM_MODEL_PATH)
print('ONNX file simplified!')
```
如果您要简化动态batch的ONNX模型,可以使用以下命令行:
```python
import onnx
from onnxsim import simplify
ONNX_MODEL_PATH = './model.onnx'
ONNX_SIM_MODEL_PATH = './model_simple.onnx'
if __name__ == "__main__":
onnx_model = onnx.load(ONNX_MODEL_PATH)
onnx_sim_model, check = simplify(onnx_model, dynamic_input_shape=True, input_shapes={"images":\[1, 3, 224, 224\]})
assert check, "Simplified ONNX model could not be validated"
onnx.save(onnx_sim_model, ONNX_SIM_MODEL_PATH)
print('ONNX file simplified!')
```
这些命令行使用了`onnxsim`库来简化ONNX模型。您需要将`ONNX_MODEL_PATH`替换为您的原始模型路径,将`ONNX_SIM_MODEL_PATH`替换为简化后的模型保存路径。如果您要简化动态batch的模型,可以将`dynamic_input_shape`设置为`True`,并使用`input_shapes`参数指定输入的形状。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [利用onnxsim对onnx模型进行简化](https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/127265957)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [转换&优化 onnx模型](https://blog.csdn.net/weixin_41521681/article/details/112744642)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
如何打开onnx模型
要打开一个 ONNX 模型,你需要使用一个 ONNX 运行时或者一个支持 ONNX 模型的深度学习框架。以下是一些常用的工具和框架:
1. ONNX Runtime:由微软开发的跨平台高性能推理引擎,可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行。
2. PyTorch:支持 ONNX 模型导出和加载,可以直接使用 PyTorch 的 API 加载 ONNX 模型。
3. TensorFlow:支持通过 TensorFlow 的 API 加载 ONNX 模型。
4. Caffe2:支持通过 Caffe2 的 API 加载 ONNX 模型。
5. MXNet:支持通过 MXNet 的 API 加载 ONNX 模型。
无论你使用哪个工具或框架,通常都需要提供 ONNX 模型的路径或文件名,然后调用相应的 API 来加载模型。例如,在 PyTorch 中,你可以使用以下代码加载 ONNX 模型:
```python
import torch
# 加载 ONNX 模型
model = torch.onnx.load('model.onnx')
# 推理代码
...
```
在 ONNX Runtime 中,你可以使用以下代码加载 ONNX 模型:
```python
import onnxruntime
# 加载 ONNX 模型
sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
# 推理代码
...
```