ONNX Runtime Tools 安装

ONNX Runtime Tools可以通过pip命令进行安装。请按照以下步骤进行安装：

1. 确保你已经安装了Python 3.5或更高版本。

2. 打开命令行终端，并执行以下命令来安装ONNX Runtime Tools：

pip install onnxruntime-tools

3. 等待安装完成。

安装完成后，你可以在命令行中使用ONNX Runtime Tools中的各种工具，如onnxconverter、onnxvalidator等。例如，要将PT模型转换为ONNX模型，你可以使用以下命令：

onnxconverter -t pytorch -i input.pt -o output.onnx

其中，input.pt是要转换的PT模型路径，output.onnx是要生成的ONNX模型路径。注意，转换过程中可能需要指定模型的输入和输出格式，具体可以参考ONNX Runtime Tools的文档。

相关问题

ONNX Runtime Tools

ONNX Runtime Tools是一组用于ONNX模型转换和部署的命令行工具。它包括以下工具：

1. onnxconverter：用于将模型从各种框架（如PyTorch、TensorFlow等）的格式转换为ONNX格式。

2. onnxvalidator：用于检查ONNX模型的有效性和正确性。

3. onnxruntime：用于部署和运行ONNX模型的C++和Python运行时库。

4. onnxprofile：用于对ONNX模型进行性能分析和优化。

5. onnxtransform：用于对ONNX模型进行变换和优化。

ONNX Runtime Tools提供了一种方便的方式来转换、验证、部署和优化ONNX模型。它支持多种操作系统和硬件平台，并且易于集成到现有的开发工作流程中。

好的根据这个示例给我展示一下在1.13.1版本的onnx，1.7.0版本的onnxruntime_tools，1.14.1版本的onnxruntime这些条件下的onnx量化代码

好的，以下是一个示例代码：

import onnx
import onnxruntime_tools
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
from onnxruntime.quantization import QuantType

# 加载原始模型
original_model = onnx.load("original_model.onnx")

# 动态量化模型
quantized_model = quantize_dynamic(original_model, quantize_static=False, weight_type=QuantType.QInt8)

# 保存量化模型
onnx.save(quantized_model, "quantized_model.onnx")

# 加载量化模型并测试
ort_session = onnxruntime_tools.InferenceSession("quantized_model.onnx")
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

这段代码首先加载原始的ONNX模型，然后使用`quantize_dynamic`函数进行动态量化，将模型中的浮点数转换为8位整数，最后保存量化后的模型。在模型量化完成后，可以使用ONNX Runtime工具包的`InferenceSession`类来加载模型并进行测试。