在python中调用NNcase使onnx转换为kmodel模型

要在Python中调用NNcase进行onnx转换为kmodel模型，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装NNcase

在命令行中输入以下命令安装NNcase：

pip install nncase

2. 准备ONNX模型

将需要转换的onnx模型放在指定的目录下。

3. 调用NNcase进行转换

在Python中调用NNcase进行转换，示例代码如下：

import subprocess

subprocess.run(['ncc', 'compile', 'input.onnx', '-o', 'output.kmodel', '--dataset', 'dataset.bin', '--input-mean', '127.5', '--input-scale', '0.00784314'])

其中，`input.onnx`为需要转换的onnx模型文件名，`output.kmodel`为输出的kmodel模型文件名，`dataset.bin`为数据集文件名，`--input-mean`和`--input-scale`分别为输入数据的均值和标准差。

4. 查看转换结果

转换完成后，可以在指定目录下查看生成的kmodel模型文件。

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将ONNX模型转换为PyTorch模型

要将ONNX模型转换为PyTorch模型，需要安装ONNX和PyTorch库，并使用onnx模块中的函数将ONNX模型加载为PyTorch模型。以下是一个简单的代码示例：

import torch
import onnx

# 定义输入
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 加载ONNX模型
model_onnx = onnx.load("example_model.onnx")

# 将ONNX模型转换为PyTorch模型
model_pth = onnx_to_pytorch(model_onnx)

# 将PyTorch模型运用到输入上
output = model_pth(x)

# 打印输出
print(output)

注意：`onnx_to_pytorch()` 函数在PyTorch中不是内置函数，需要手动定义或从第三方库中获取。另外，将ONNX模型转换为PyTorch模型可能会丢失一些信息，因此它可能不完全等效于原始ONNX模型。

onnx转换为tensorrt模型

您可以使用TensorRT提供的ONNX Parser来将ONNX模型转换为TensorRT模型。以下是一些基本的步骤：

1. 安装TensorRT：您需要先安装TensorRT库。可以从NVIDIA官方网站下载适合您系统的版本，并按照它们的文档进行安装。

2. 导入TensorRT：在Python脚本中，您需要导入TensorRT库和其他必要的库：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import onnx

3. 加载ONNX模型：使用ONNX库加载ONNX模型：

model = onnx.load("path/to/your/model.onnx")

4. 创建TensorRT的builder和network对象：

trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_builder = trt.Builder(trt_logger)
trt_network = trt_builder.create_network()

5. 创建ONNX Parser对象并解析ONNX模型：

onnx_parser = trt.OnnxParser(trt_network, trt_logger)
onnx_parser.parse(model.SerializeToString())

6. 配置TensorRT的优化器和创建推理引擎：

trt_builder.max_batch_size = 1
trt_builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大的工作空间大小
trt_engine = trt_builder.build_cuda_engine(trt_network)

7. 保存TensorRT模型：

trt_engine.save_serialized_state("path/to/save/engine.trt")

现在，您已经将ONNX模型成功转换为TensorRT模型。您可以使用保存的TensorRT模型进行推理。

请注意，这只是一个简单的示例，实际转换过程可能需要根据您的模型和需求进行调整。更详细的文档和示例可以在TensorRT的官方文档中找到。