onnx 转fp16
时间: 2023-09-08 14:16:03 浏览: 62
可以使用onnxruntime库中的工具来实现将ONNX模型转换为FP16数据类型。下面是一个简单的示例代码:
```python
import onnx
from onnx import helper, shape_inference
from onnx import TensorProto
# 加载ONNX模型
model = onnx.load("model.onnx")
# 将所有输入和输出的数据类型更改为FP16
for graph in model.graph:
for input in graph.input:
input.type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT16
for output in graph.output:
output.type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT16
# 重新推断模型形状
model = shape_inference.infer_shapes(model)
# 保存FP16格式的ONNX模型
onnx.save(model, "model_fp16.onnx")
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际情况可能会有所不同。确保在使用此代码之前,你已经安装了 `onnx` 和 `onnxruntime` 库。
相关问题
onnx fp16量化
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放的深度学习模型表示格式,可以用于在不同的深度学习框架之间进行模型的导入和导出。FP16(Half precision floating point)是一种低精度浮点数表示格式,可以在一定程度上减少模型的内存占用和计算量。
量化是指将模型参数和激活值从高精度(如32位浮点数)转换为低精度(如16位浮点数或8位整数)的过程。FP16量化即将模型参数和激活值量化为16位浮点数格式。这样做可以减少模型的存储空间和计算需求,从而在某些硬件设备上加快推断速度。
要进行ONNX FP16量化,通常需要使用特定的量化工具或库。这些工具可以解析ONNX模型,将参数和激活值转换为FP16格式,并生成一个新的量化后的ONNX模型。一些深度学习框架已经提供了内置的量化工具,可以方便地进行模型量化。
总结来说,ONNX FP16量化是将模型参数和激活值从高精度转换为低精度的过程,以减少存储空间和计算需求。这可以通过使用特定的量化工具或库来实现。
onnx转floa16
将ONNX模型转换为float16数据类型可以通过以下步骤实现:
1. 使用ONNX Runtime工具将ONNX模型加载到内存中。
2. 将模型中的所有权重和偏置项转换为float16数据类型。
3. 将转换后的模型保存为ONNX格式或其他支持float16数据类型的格式。
以下是使用Python代码将ONNX模型转换为float16数据类型的示例:
```python
import onnx
import numpy as np
# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')
# 将所有权重和偏置项转换为float16数据类型
for tensor in model.graph.initializer:
if tensor.data_type == 1: # 1表示float32数据类型
tensor.float_data[:] = np.float16(tensor.float_data).view(np.uint16).tolist()
tensor.data_type = 10 # 10表示float16数据类型
# 保存转换后的模型
onnx.save(model, 'model_fp16.onnx')
```