开发者小王有一个StarGAN.onnx的原始模型，通过查看模型结构，得知输入格式为NCHW，输入shape为"real_img:1,3,128,128;attr:1,5"，并且分析需要增使用aipp，准备好的aipp文件为aipp_nv12.cfg，输出模型需要命名为StarGAN_aipp.om请根据以上信息填写以下模型转换命令中缺失的部分。 atc --framework=5 --model=() --output=() --input_format=() --input_shape="()" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=()

下面是根据提供的信息填写完整的模型转换命令：

atc --framework=5 --model=StarGAN.onnx --output=StarGAN_aipp.om --input_format=NCHW --input_shape="real_img:1,3,128,128;attr:1,5" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp_nv12.cfg

其中，--model指定原始模型文件路径，--output指定转换后的模型输出路径，--input_format指定输入数据格式，--input_shape指定输入数据的形状，--insert_op_conf指定插入aipp操作的配置文件路径。

相关问题

已经转化好的.onnx模型通道顺序是NHWC怎么转换成NCHW 的.onnx 模型 python

可以使用onnx包中的API对.onnx模型进行通道顺序的转换。具体的代码实现如下：

import onnx
from onnx import numpy_helper

# 加载模型
model = onnx.load('model.onnx')

# 获取输入节点和输入张量的信息
input_name = model.graph.input[0].name
input_shape = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim
input_dtype = model.graph.input[0].type.tensor_type.elem_type

# 将输入节点的通道顺序从NHWC修改为NCHW
input_shape[1].dim_value, input_shape[2].dim_value, input_shape[3].dim_value = input_shape[3].dim_value, input_shape[1].dim_value, input_shape[2].dim_value

# 创建新的输入张量
new_input_tensor = numpy_helper.from_array(np.zeros([batch_size, channel, height, width], dtype=np.float32), input_name)

# 将新的输入张量添加到模型中
model.graph.input.remove(model.graph.input[0])
model.graph.input.extend([new_input_tensor])

# 将模型保存为新的.onnx文件
onnx.save(model, 'new_model.onnx')

其中，我们首先加载了原始的.onnx模型，并获取了输入节点和输入张量的信息。然后，我们将输入节点的通道顺序从NHWC修改为NCHW，并创建了新的输入张量。接着，我们将原始的输入张量从模型中删除，并将新的输入张量添加到模型中。最后，我们将新的模型保存为新的.onnx文件。

python 使用455版本opencv写一个可以调用onnx模型的程序

首先，确保你已经安装了OpenCV 4.5.5和ONNX Runtime库。

然后，你可以使用以下代码加载ONNX模型并在OpenCV中使用它进行推理：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 读取图像并进行预处理
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype('float32') / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 执行推理
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: img}
outputs = ort_session.run(None, inputs)

# 处理输出结果
result = np.argmax(outputs)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们假设我们的ONNX模型是一个分类器，并且输入图像大小为224x224。我们首先加载模型，然后读取图像并进行预处理。我们将图像转换为浮点数格式，并缩放到[0,1]的范围内。然后，我们将图像转换为(NCHW)格式，其中N是批次大小，C是通道数，H和W是图像高度和宽度。我们使用`np.expand_dims`函数将图像扩展为一个四维张量，批次大小为1。最后，我们将输入数据作为字典传递给ONNX运行时的`session.run`方法，并将结果转换为最终的输出结果。

注意，此代码仅用于演示目的，并且需要根据你的模型和数据进行修改。