onnxruntime 将fp32 onnx 导为fp16

是的，ONNX Runtime可以将FP32 ONNX模型转换为FP16格式。这个功能可以通过使用ONNX Runtime的C++ API或Python API来实现。在C++ API中，您可以使用onnxruntime::SessionOptions类中的方法设置FP16优化选项。在Python API中，您可以在创建ONNXRuntime InferenceSession时将"enable_floating_point_model_optimizations"参数设置为True来启用FP16优化。这将使用FP16计算来加速模型推断。

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将fp32的onnx 转成fp16的onnx 实例代码

以下是使用ONNX Runtime Python API将FP32 ONNX模型转换为FP16 ONNX模型的示例代码：

import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize

# 加载FP32 ONNX模型
model_fp32 = onnx.load("model_fp32.onnx")

# 创建FP16 ONNX模型
model_fp16 = quantize(model_fp32)

# 保存FP16 ONNX模型
onnx.save(model_fp16, "model_fp16.onnx")

在上面的示例中，我们首先使用`onnx.load()`方法加载FP32 ONNX模型，然后使用`onnxruntime.quantization.quantize()`方法将其转换为FP16 ONNX模型。最后，我们使用`onnx.save()`方法将FP16 ONNX模型保存到磁盘上。

onnx 转fp16

可以使用onnxruntime库中的工具来实现将ONNX模型转换为FP16数据类型。下面是一个简单的示例代码：

import onnx
from onnx import helper, shape_inference
from onnx import TensorProto

# 加载ONNX模型
model = onnx.load("model.onnx")

# 将所有输入和输出的数据类型更改为FP16
for graph in model.graph:
    for input in graph.input:
        input.type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT16
    for output in graph.output:
        output.type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT16

# 重新推断模型形状
model = shape_inference.infer_shapes(model)

# 保存FP16格式的ONNX模型
onnx.save(model, "model_fp16.onnx")

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况可能会有所不同。确保在使用此代码之前，你已经安装了 `onnx` 和 `onnxruntime` 库。