onnx如何更新版本
时间: 2023-10-09 10:12:07 浏览: 277
要更新 ONNX 版本,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,查看你当前使用的 ONNX 版本号。你可以 Python 中使用以下代码来查看:
```
import onnx
print(onnx.__version__)
```
2. 确认新版本的 ONNX 是否可用。你可以在 ONNX 官方网站上查看最新版本,并确认该版本是否适用于你的应用程序。
3. 如果新版本适用于你的应用程序,则可以使用 pip 工具升级 ONNX。在命令行中运行以下命令:
```
pip install --upgrade onnx
```
4. 等待命令运行结束,新版本的 ONNX 就安装成功了。
请注意,在更新 ONNX 版本之前,最好备份当前的代码和模型,以免更新后出现兼容性问题。
相关问题
确认PyTorch和ONNX版本兼容性 怎么确认
在使用PyTorch模型导出为ONNX格式并在其他环境中运行之前,确认版本兼容性非常重要。ONNX是一种跨框架的模型交换格式,但是不同版本的PyTorch和ONNX可能会存在一些不兼容。以下是一些步骤来检查它们的兼容性:
1. **查看PyTorch版本**:
- 打开命令行或终端。
- 输入 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来查看当前安装的PyTorch版本。
2. **查看ONNX版本**:
- 你可以通过 `pip list | grep onnx` 或者在Python中执行 `import onnx; print(onnx.__version__)` 来获取ONNX的版本。
3. **测试兼容性**:
- 使用PyTorch提供的 `torch.onnx.export` 函数将模型转换为ONNX时,需要指定ONNX的版本(例如,`opset_version=11`),确保它与目标环境的ONNX版本匹配。
- 运行 `torch.onnx.export(model, input, 'model.onnx', opset_version=your_onnx_version)`,其中 `model` 是PyTorch模型实例,`input` 是输入数据。
4. **验证模型**:
- 将转换后的ONNX模型用目标环境中的onnx-tools库(例如 `onnx` 或 `onnxruntime`) 加载,然后进行推理或检查模型结构,看是否能正常运行。
5. **查看兼容性指南**:
- 参考ONNX的官方文档,特别是关于版本更新的部分,比如[ONNX版本兼容性](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Release_Notes.md)。
6. **遇到问题时**:
- 如果发现不兼容,可能需要更新PyTorch或降级到更早的版本,或者等待ONNX更新来支持你的PyTorch版本。
ONNX 版本不兼容:MATLAB 支持的 ONNX 版本可能与你使用的模型版本不兼容。建议使用支持的 ONNX 版本或者尝试更新 MATLAB 到最新版本。 如何寻找兼容的版本(已知我的matlab是最新版本2023a)
如果你的 MATLAB 版本是最新版本 2023a,那么你可以查看 MATLAB 的官方文档或 MathWorks 的支持页面来确定该版本所支持的 ONNX 版本。
一种方法是通过 MathWorks 的 ONNX 支持页面来查找 MATLAB 2023a 所支持的 ONNX 版本。你可以访问以下链接:
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/supported-versions-of-onnx.html
在这个页面上,你可以找到与你的 MATLAB 版本兼容的 ONNX 版本列表。请确保你的模型是其中一个兼容的版本。
另外,你还可以查看 MATLAB 的官方文档来获取更详细的信息。在 MATLAB 文档的网站上搜索 "ONNX",然后找到与你的 MATLAB 版本对应的文档。在文档中,应该会提供有关 ONNX 支持的详细信息,包括兼容性和支持的版本。
如果你的模型不是 MATLAB 支持的任何 ONNX 版本,你可能需要考虑将模型转换为 MATLAB 支持的格式,或者尝试使用其他工具或框架进行模型加载和执行。
希望这些信息对你有帮助!
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