onnx 模型静态输入 python

在Python中，可以使用ONNX模型来进行静态输入。首先，需要安装ONNX库，并确保已经有训练好的ONNX模型文件。然后，可以使用ONNX库中的函数将模型加载到Python中，然后通过静态输入的方式向模型传入数据进行推理。

首先，需要导入ONNX库并加载模型文件。接下来，需要准备输入数据，可以是一个数组或者一个张量，根据模型的输入要求进行相应的数据类型和格式处理。然后，调用模型的推理函数，将准备好的输入数据传入模型中进行推理，并获取模型输出的结果。

需要注意的是，在使用静态输入的过程中，输入数据的格式和类型需要和模型的输入要求相匹配，以确保能够顺利地进行推理。另外，可以根据需求对模型输出的结果进行处理和后续的应用，比如进行分类、检测、分割等任务。

总之，在Python中，可以通过ONNX库来实现对ONNX模型的静态输入，通过合适的数据准备和模型推理，可以方便地使用训练好的ONNX模型进行预测和推理，满足不同的应用需求。

相关问题

yolov5的onnx模型静态量化代码实例

以下是使用PyTorch的YoloV5模型进行静态量化并导出ONNX模型的代码示例：

import torch
import onnx
import onnxruntime
import numpy as np
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 定义输入大小
img_size = 640

# 生成随机输入数据
x = torch.randn(1, 3, img_size, img_size)

# 静态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8)

# 转换为ONNX模型
onnx_model = onnx.export(quantized_model, x, 'yolov5s_static_quantized.onnx', opset_version=12)

# 加载ONNX模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('yolov5s_static_quantized.onnx')

# 输入数据预处理
img = np.zeros((1, 3, img_size, img_size), dtype=np.float32)
img[0] = x.numpy()

# 运行推理
outputs = ort_session.run(None, {'input': img})

# 后处理
pred = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)[0]
boxes = pred[:, :4].astype(np.int32)
scores = pred[:, 4]

# 打印结果
print(f'Boxes: {boxes}')
print(f'Scores: {scores}')

请注意，此示例中的模型和代码版本可能不是最新的，您可以根据需要进行修改。

.onnx 模型量化

ONNX模型量化是指将已经训练好的ONNX模型进行压缩和优化，以降低模型的存储空间和计算资源需求，同时保持模型的精度和性能。量化可以通过减少浮点数的位数来实现，例如将浮点数转换为整数或低精度浮点数。

根据引用，可以使用基于Python的TensorRT库进行ONNX模型量化。TensorRT是英伟达推出的用于高性能深度学习推理的库，它支持使用INT8量化技术对ONNX模型进行压缩和加速。

具体步骤如下：
1. 下载并解压缩ONNX模型文件。
2. 使用TensorRT的量化工具，将ONNX模型转换为INT8量化格式。
3. 保存量化后的ONNX模型。

引用中提供了一个使用PaddlePaddle框架和Paddle2ONNX工具进行ONNX模型量化的示例。在示例中，先下载并解压缩MobileNetV1模型文件，然后使用Paddle2ONNX工具将模型转换为ONNX格式，并指定opset_version为12，最后实现动态量化。

综上所述，ONNX模型量化是通过压缩和优化已经训练好的ONNX模型，以降低存储空间和计算资源需求的技术。可以使用TensorRT等库和工具来实现ONNX模型的量化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ONNX的模型优化与量化细节](https://blog.csdn.net/sunny0660/article/details/120405998)[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* [基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42848583/85041103)[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* [模型量化（3）：ONNX 模型的静态量化和动态量化](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/124741589)[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 ]