如何将PyTorch图转换为ONNX，然后从OpenCV进行推理？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，而ONNX是一种开放的模型格式，可以跨平台进行推理。将PyTorch图转换为ONNX，然后从OpenCV进行推理的过程如下：
- 导入所需库：
import torch
import torchvision
import cv2- 加载PyTorch模型：
model = torch.load('model.pth')其中，'model.pth'是PyTorch模型的路径。
- 将PyTorch模型转换为ONNX格式：
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 创建一个虚拟输入张量
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', verbose=False)这里需要指定一个虚拟输入张量(dummy_input)，'model.onnx'是导出的ONNX模型文件的路径。
- 使用OpenCV加载并进行推理：
net = cv2.dnn.readNetFromONNX('model.onnx')
image = cv2.imread('image.jpg') # 加载输入图像
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
output = net.forward()这里需要注意的是，OpenCV中使用的推理API是dnn（深度神经网络）。通过cv2.dnn.readNetFromONNX函数加载ONNX模型，并使用cv2.dnn.blobFromImage函数将输入图像转换为合适的格式。
- 处理输出结果：
classes = ['class1', 'class2', 'class3'] # 类别标签列表，根据具体模型而定
max_confidence = output.max()
class_index = output.argmax()
class_label = classes[class_index]
print("Class:", class_label)
print("Confidence:", max_confidence)这里需要根据具体的模型定义类别标签列表，通过output.max()和output.argmax()获取预测结果的最大置信度和类别索引。
推荐腾讯云相关产品：无特定要求。
以上是将PyTorch图转换为ONNX，然后从OpenCV进行推理的步骤和代码示例。这种方法可以将PyTorch训练好的模型转换为ONNX格式，并利用OpenCV进行推理，实现跨平台的应用。
相关·内容
我尝试通过torch.onnx.export函数将PyTorch图形转换为ONNX，然后使用OpenCV函数blobFromImage、setInput和forward来推断转换后的图形。' + str(GRAPH_NAME))
main() 这是我迄今为止在脚本中最好的尝试，将保存的图形从PyTorch转换为
浏览 75提问于2021-01-06得票数 0
回答已采纳
我想写一个框架来执行给定神经网络的推理。网络是如此复杂，所以为了确保我的实现是正确的，我需要知道如何在设备上进行精确的推理过程。我试图使用torchviz来可视化网络，但我得到的似乎是反向传播计算图，这真的很难理解。
我只想得到这样的结果
我怎么能拿到这个？谢谢!
浏览 7提问于2022-07-28得票数 0
回答已采纳
1回答
Seq2seq移液器推断慢
、、、、
我尝试了在这里可用的seq2seq pytorch实现，。在对评估(evaluate.py)代码进行分析之后，需要较长时间的代码段是方法。(input_lines_trg, next_preds.unsqueeze(1)), )
在GPU上对模型进行训练，并在CPU模式下加载模型进行推理。是否期望在火把上进行缓慢的预测？
如有任何解决办法和加快速度的建议，我将不胜感激。谢谢。
浏览 3提问于2017-08-31得票数 0
3回答
我已经通过以下方式将我的模型导出到ONNX：torch_out = torch.onnx.export_params=True) # store the trained parameter weights inside the model file
现在，我试图将模型转换为Tensorflow Lite文件，这样我就可以在Android上进行推理了。不幸的是，PyTorch/Caffe2 2对Android的支持相当缺乏或太复杂
浏览 3提问于2018-11-07得票数 20
Tensorflow模型被转换为ONNX并转换为TensorRT。TensorRT引擎以16位精度运行.在TensorRT中，准确率下降到75%。即使使用kTF32，准确率仍为75%。我该从哪里看这个精度下降的地方？唯一的区别是我在TensorRT中进行批处理推理，而不是在Tensorflow中。
对于Tensorflow和TensorRT，使用OpenCV读取图像。从Tensorflow到ONNX的转换精度会下降吗？
浏览 6提问于2020-09-11得票数 0
回答已采纳
快速背景:我正在做一个项目，我正在进行PyTorch培训，但由于部署到一个没有存储空间来安装PyTorch的嵌入式设备上，我将不得不在OpenCV中进行推断。在对PyTorch进行训练并保存PyTorch图之后，我会将其转换为ONNX图。为了在OpenCV中进行推断，我将图像作为OpenCV图像(即NumPy数组)打开，
浏览 3提问于2021-01-08得票数 2
2回答
我已经编写了下面的预测代码，它是从经过训练的分类器模型中预测出来的。现在的预测时间大约是40,000，我想尽量减少。
我是否可以对我的推理脚本做任何优化，或者我应该寻找在训练脚本方面的发展？
浏览 0提问于2018-12-28得票数 2
我正在将MBART模型从HuggingFace转换器转换为OpenVino IF格式，并且我已经“成功地”将原始的pytorch模型图分解为3个独立的ONNX模型。然后，我使用mo.py将onnx模型转换为IF格式模型，以便在"MYRIAD“Neural Compute Stick 2中使用openvino中的推理引擎。它本质上是两个编码器和一个解码器。我正在尝试测试第一个编码器模型，看看简单的推理引擎加载
浏览 37提问于2021-06-28得票数 0
回答已采纳
有谁知道如何设置深度学习，特别是Pytorch？我已经看到，如果你有Nvidia显卡，我可以安装cuda，但当你有英特尔图形处理器时怎么办？
浏览 1提问于2020-10-29得票数 4
1回答
T5类模型的加速推理
、、、
我目前正在生产中使用一个名为T0pp ()的模型，并希望加快推理速度。attention_mask=attention_mask)我想知道你会尝试哪种方法来加速推理我所看到的加速推理的主要替代方法是使用下面的Pytorch模型：
是否有人有使用这些工具的经验，并知道哪一个是最好的所有这些对我来说都是
浏览 25提问于2022-02-21得票数 0
回答已采纳
Pytorch中变量的易失性属性是什么？下面是在PyTorch中定义变量的示例代码。
datatensor = Variable(data, volatile=True)
浏览 0提问于2018-04-15得票数 24
回答已采纳
为了在移动设备上运行，我想把一个模型(如Mobilenet V2)从Py手电筒转换成tflite。我发现的是一种使用ONNX将模型转换为中间状态的方法。有一个讨论，但在我的例子中，转换工作没有抱怨，直到一个“冻结的tensorflow图形模型”，在试图将模型进一步转换为tflite之后，它抱怨频道顺序是错误的.然后使用 ("input.1“和"473")查找输入和输出张量的名称。最后，我将我通常的tf-图应用于bash的tf-lite转换
浏览 18提问于2020-05-08得票数 1
这是从好奇开始的……我从公共google drive下载了预先训练好的yolov5s.pt，并使用yolov5的model/export.py将其转换为输入形状为1,3640,640的yolov5s.onnx然后，我使用openvino的部署工具/mo.py将yolov5s.onnx转换为openvino推理引擎文件(.xml+.bin)。转换成功，没有错误。最后，使用openvino的demo程序对这些文件进行了预测，并成功地返回
浏览 5提问于2021-03-12得票数 0
1回答
我使用PyTorch训练了一个YOLOv3-SPP模型。然后，我将模型保存为onnx格式，然后使用onnx-coreml将我的onnx模型转换为CoreML。下面是我的输出：我是机器学习的新手，当尝试使用这个模型时，我不知道从哪里开始。我不知道每个MultiArray包含什么信息，也不知道如何访问它。如果有人知道任何Github项目，我可以简单地将此模型放入其中进行测试，这也是可行的。
浏览 4提问于2020-03-14得票数 0
1回答
TRT与TF-TRT
、、、、
我需要转换一些模型，以便能够在jetson设备上部署它们。我试过TensorRT for Yolov3，在coco 80上受过训练，但我没有成功地推断出来，所以我决定做TF-TRT。它工作在我的笔记本电脑，FPS是增加，但大小和GPU内存使用没有改变。型号300 it，体积大。前后TRT模型仍然使用16 GB的GPU内存.最重要的是FPS很难在TRT之后跳跃.我在TRT之前得到了3 FPS，但在那之后，我得到了4,6,7,8,9 FPS，但是FPS的变化并不顺利，例如，
浏览 10提问于2021-10-21得票数 0
2回答
如何对TFlite模型进行微调
、、、、
我想根据自己的数据对模型进行微调。但是，该模型是通过tflite格式分发的。有没有办法从tflite文件中提取模型架构和参数？
浏览 41提问于2020-10-15得票数 0
1回答
我想知道CNTK是否死了？GitHub上日期为03/31/2019的发布说明：“今天的2.7版将是CNTK的最后主要发行版。”我花了几个月的时间用CNTK开发软件，现在看来这是浪费时间和金钱。我已经搜索了许多网站的答案，但仍然没有答案。stackoverflow是微软推荐的网站之一。
浏览 5提问于2019-04-24得票数 18
我将我的tensorflow模型转换为具有tensorRT精度模式的FP16。而且速度比我预期的要慢。在优化之前，我使用.pb冻结图进行推理。经过tensorRT运算后，我得到了14 have。但没有管道对模型进行优化。我怎样才能得到类似的结果？我正在寻找解决方案，使我的模型(unet-移动电话-512x512)的速度接近30 for。
浏览 10提问于2021-02-07得票数 6
回答已采纳
来自原木：18: CUDA: False26: onnxruntime: 1.10.0看起来，模型中唯一没有转换为ONNXreadable representation of the graph
print(onnx.he
浏览 66提问于2022-02-22得票数 1
回答已采纳
为了利用Java中的机器学习，我尝试在TensorFlow中训练一个模型，将它保存为ONNX文件，然后使用该文件在Java中进行推理。文件，我将模型保存为protobuf，然后将其转换为ONNX：python -m tf2onnx.convert --saved-modelsaved_model --output saved_model.onnx
浏览 27提问于2022-02-03得票数 4
回答已采纳
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
腾讯云开发者
