那怎么查看我的onnx版本是否支持optimizer 模块?
时间: 2024-02-28 07:53:57 浏览: 34
你可以使用以下代码检查你安装的 onnx 版本是否支持 optimizer 模块:
```python
import onnx
if hasattr(onnx, 'optimizer'):
print('optimizer module is available')
else:
print('optimizer module is not available')
```
在上面的代码中,我们首先导入 onnx 模块,然后检查是否存在 optimizer 模块。如果上述代码打印出 "optimizer module is available",则说明你安装的 onnx 版本支持 optimizer 模块。否则,你需要升级 onnx 版本或使用其他方法导出 ONNX 模型。
相关问题
如何升级onnx,使得它支持 优化器 optimizer 模块
你可以使用以下命令升级 onnx:
```
pip install --upgrade onnx
```
这将升级你当前安装的 onnx 版本到最新版本。最新版本的 onnx 应该支持优化器 optimizer 模块。升级完毕后,你可以使用以下代码检查是否存在 optimizer 模块:
```python
import onnx
if hasattr(onnx, 'optimizer'):
print('optimizer module is available')
else:
print('optimizer module is not available')
```
如果上述代码打印出 "optimizer module is available",则说明你已成功升级 onnx 并且 optimizer 模块可用。
我的yolov8是从官网clone下来的,请问如何用python导出onnx?
如果你使用的是官方实现的 YOLOv8,你可以使用以下步骤将 YOLOv8 模型导出为 ONNX 格式:
1. 首先,你需要安装以下依赖项:
- PyTorch
- onnx
- onnxruntime
你可以使用以下命令安装它们:
```
pip install torch
pip install onnx
pip install onnxruntime
```
2. 然后,你需要加载预训练的 YOLOv8 模型并将其转换为 ONNX 格式。你可以使用以下代码:
```python
import torch
import onnx
from onnx import optimizer
from onnxruntime import InferenceSession
# 加载预训练模型
model = torch.load('yolov8.pt')
# 将模型转换为 ONNX 格式
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_model = onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 416, 416), 'yolov8.onnx', verbose=False,
input_names=input_names, output_names=output_names,
dynamic_axes=dynamic_axes, opset_version=11)
# 优化 ONNX 模型
optimized_model = optimizer.optimize(onnx_model, ['fuse_bn_into_conv'])
onnx.save(optimized_model, 'yolov8_optimized.onnx')
```
在上面的代码中,我们首先加载了预训练的 YOLOv8 模型,并将其转换为 ONNX 格式。我们指定了输入和输出的名称,以及动态轴的名称和维度。我们还指定了 ONNX 版本为 11。注意,我们使用了 `optimizer` 模块对 ONNX 模型进行了优化,这可以提高模型的性能和效率。
3. 最后,你可以使用 `onnxruntime` 库加载 ONNX 模型并进行推理。你可以使用以下代码:
```python
# 加载 ONNX 模型
session = InferenceSession('yolov8_optimized.onnx')
# 进行推理
input_data = torch.randn(1, 3, 416, 416).numpy()
outputs = session.run(None, {'input': input_data})
```
在上面的代码中,我们首先加载了优化后的 ONNX 模型,并使用 `onnxruntime` 库创建了一个 `InferenceSession` 对象。然后,我们使用该对象进行推理,传递输入数据并获得输出数据。请注意,我们使用 `numpy` 数组传递输入数据,因为 `onnxruntime` 不支持 PyTorch 张量。
这样,你就可以将 YOLOv8 模型导出为 ONNX 格式,并使用 `onnxruntime` 库进行推理。
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