去哪裡下載可用的onnx

获取可用的ONNX模型，你可以通过以下几个途径：

1. **官方网站**: ONNX官网 (https://onnx.ai/) 提供了一系列示例模型，包括机器学习模型（如线性回归、卷积神经网络）和深度学习模型（如BERT、ResNet）。你可以在这里找到预训练模型的下载链接。

2. **GitHub**: 许多开源项目会将他们的模型转换成ONNX格式并托管在GitHub上。搜索相关的模型库，如TensorFlow、PyTorch或者其他框架的官方仓库，能找到许多实用的模型。

3. **模型市场和仓库**: Keras Model Zoo、Hugging Face的Transformers库、MxNet Gluon模型库等都提供了大量的预训练ONNX模型供下载。

4. **第三方模型平台**: Amazon SageMaker、Google AI Platform等云服务也提供经过训练的ONNX模型可以直接使用。

5. **研究论文**: 学术界发布的论文通常会附带其使用的预训练模型，可以从论文资源页或者作者提供的资源中获取。

在下载模型时，确保检查版本兼容性和模型大小，以及是否有详细的文档说明如何使用它。

相关问题

gpt2-large onnx 预训练模型下载

要下载GPT2-large ONNX预训练模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开您的浏览器，并访问OpenAI的GitHub页面。在搜索栏中键入"GPT-2 ONNX"以找到相关的项目页面。

2. 在项目页面上，您可以找到一个名为"Downloads"或"Releases"的选项卡。点击该选项卡以访问可用的下载文件。

3. 在下载页面上，您将看到不同版本的GPT2 ONNX模型。选择"GPT2-large"模型并点击下载链接。

4. 下载完成后，您将获得一个.ONNX文件，该文件包含预训练的GPT2-large模型。

5. 如果您希望在Python中使用该模型，还需要安装相应的库。通过运行以下命令来安装ONNX库：pip install onnxruntime

6. 安装完ONNX库后，您可以使用Python代码加载和使用该预训练模型。以下是一个示例代码片段：

import onnxruntime

# 加载预训练的GPT2-large ONNX模型
sess = onnxruntime.InferenceSession('path_to_gpt2_large.onnx')

# 定义输入和输出名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

# 准备要生成文本的输入
input_text = "要生成的文本输入"

# 将输入转换为ONNX要求的格式
input_data = {'input': [input_text]}

# 运行预测
output = sess.run([output_name], input_data)

# 处理模型输出
generated_text = output[0][0]

# 打印生成的文本
print(generated_text)

请确保将'path_to_gpt2_large.onnx'替换为实际的GPT2-large ONNX模型文件路径。

通过按照以上步骤操作，您应该能够成功下载和使用GPT2-large ONNX预训练模型。如果遇到任何问题，可以查看相关的技术文档或在论坛上寻求OpenAI社区的帮助。

官方yolo v5运行.onnx脚本

要在官方yolo v5上运行ONNX模型，需要按照以下步骤进行：

1. 下载官方yolo v5源码，并安装所需的依赖项。

2. 将ONNX模型复制到yolo v5源码目录下的 'weights' 文件夹中。

3. 运行以下命令，将ONNX模型转换为PyTorch模型：

   python models/export.py --weights weights/your_model.onnx --img 640 --batch 1

这将生成一个PyTorch模型文件 'weights/your_model.pth'，用于后续的推理过程。

4. 运行以下命令，执行推理过程：

   python detect.py --weights weights/your_model.pth --img 640 --conf 0.25 --source your_input_image.jpg

其中，'your_input_image.jpg'为输入图像路径，'--conf'参数为置信度阈值，可以根据需要进行调整。

5. 等待推理完成后，程序会输出检测结果，并将结果图像保存在 'runs/detect/exp' 文件夹中。

需要注意的是，yolo v5默认使用的是GPU加速，如果没有可用的GPU，请在运行命令中添加 '--device cpu' 参数，以使用CPU进行推理。同时，yolo v5还提供了许多其他的配置和参数，可以根据需要进行调整。