onnx模型简化命令

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

yolov8模型简化

Yolov8模型简化是通过一系列改进来简化模型的训练、验证和推理过程。在引用的内容中，提到了一种方法是先导出onnx模型，然后使用trtexec.exe生成engine模型。具体的命令如下：
yolo export model=./weights/best_0608.pt format=onnx simplify=True opset=12 trtexec.exe --onnx=best_0608.onnx --saveEngine=best_0608.engine --workspace=3000 --fp16
另外一种方法是参考博客里的方法，将NMS（非极大值抑制）合并到模型中，具体命令如下：
python export-det.py --weights ./yolov8s.pt --iou-thres 0.35 --conf-thres 0.25 --topk 100 --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
python build.py --weights yolov8s.onnx --iou-thres 0.35 --conf-thres 0.25 --topk 100 --fp16 --device cuda:0
这些方法可以简化Yolov8模型的训练和推理过程，使得参数可以方便地进行更改，并且代码编程思路清晰，注释明细。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5 最简推理代码](https://download.csdn.net/download/suiyingy/85090890)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLOv8改进可以简化模型的训练、验证和推理（完整源码+说明文档+5400张商品图像+对应已标注文件）.rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87767525)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [（22）目标检测算法之 yolov8模型导出总结、问题汇总](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/130156806)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

superpoint onnx

### 使用SuperPoint模型与ONNX

为了实现SuperPoint模型与ONNX之间的交互，主要涉及两个方面的工作：首先是将训练好的TensorFlow SuperPoint模型转换为ONNX格式；其次是利用ONNX Runtime执行推理。

#### 将TensorFlow SuperPoint模型转换为ONNX格式

由于`tf.train.Optimizer.minimize`用于构建优化器并添加必要的操作来计算梯度[^1]，而此过程不直接关联于模型导出至其他框架的过程。对于模型的转换部分，可以采用如下方法：

- **安装依赖库**

确保环境中已安装了tensorflow-onnx工具包（简称tf2onnx），该工具能够帮助完成从TensorFlow到ONNX的转换工作。

pip install tf2onnx onnxruntime

- **准备冻结图或SavedModel**

如果原始模型是以MetaGraph形式保存，则需先将其转化为冻结图（Frozen Graph）或是更推荐使用的SavedModel格式。这一步骤是为了简化后续向ONNX的迁移流程。

- **执行转换命令**

一旦拥有了合适的输入文件（如.pb格式的冻结图或者目录结构下的SavedModel），就可以通过调用`python -m tf2onnx.convert`来进行实际的转换动作。具体参数设置取决于所处理的具体情况以及期望输出的内容布局等细节。

python -m tf2onnx.convert --output superpoint.onnx

上述指令假设目标是从SavedModel路径下读取数据，并最终生成名为superpoint.onnx的新文件作为结果。

#### 基于ONNX Runtime进行推理

完成了模型格式转变之后，在不同平台上部署变得更为容易。下面展示了一个简单的Python脚本片段，说明怎样加载先前创建出来的ONNX版本SuperPoint模型，并对其实施基本测试性质的数据预测活动。

import numpy as np
import cv2
import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("superpoint.onnx")

# 准备输入图像 (此处仅为示意)
image = cv2.imread('example.jpg', 0)  # 灰度模式读入图片
input_tensor = preprocess(image)      # 自定义预处理函数，调整大小、归一化等

# 执行前向传播获得特征点描述子
outputs = session.run(None, {"input": input_tensor})

keypoints = outputs['keypoints']
descriptors = outputs['descriptors']

print(f"Detected {len(keypoints)} keypoints.")

在此基础上还可以进一步探索诸如批量处理多张照片、集成额外后端支持等功能扩展方向。