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它是微软和Facebook提出的一种表示深度学习模型的开放格式，定义了一套独立于环境和平台的标准格式。
无论你使用什么样的训练框架来训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle），你都可以在训练后将这些框架的模型统一转为ONNX存储。 ONNX文件不仅存储了神经网络模型的权重，还存储了模型的结构信息、网络中各层的输入输出等一些信息。 然后将转换后的ONNX模型，转换成我们需要使用不同框架部署的类型，通俗来说ONNX 相当于一个翻译。
• Pytorch -> ONNX -> TensorRT • Pytorch -> ONNX -> TVM • TF – onnx – ncnn
代码如下：
pip install onnx
pip install onnxruntime
代码如下（示例将pytorch模型导出为ONNX格式）：
参数说明：
model(torch.nn.Module) - 要导出的模型
args（参数集）- 模型的输入
f - 类文件对象（必须实现文件描述符的返回）或包含文件名的字符串。二进制 Protobuf 将写入此文件。
export_params (bool, default True) - 如果指定，将导出所有参数。如果只想导出未经训练的模型，请将此参数设置为 False。在这种情况下，导出的模型将首先按照 model.state_dict().values() 指定的顺序将所有参数作为参数。
verbose (bool, default False) - 如果指定，将输出导出跟踪的调试描述。
training (bool, default False) - 在训练模型下导出模型。目前ONNX只是用于推理模型的导出，所以一般不需要设置为True。
input_names（字符串列表，默认为空列表）- 按顺序为图中的输入节点分配名称。
output_names（字符串列表，默认为空列表）- 按顺序为图中的输出节点分配名称。
• View URL: https://netron.app/
例子介绍：实现一个简单的reshape（确保已经完成库的安装）
import torch
class JustReshape(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(JustReshape, self).__init__()
def forward(self, x):
return x.view((x.shape[3], x.shape[1], x.shape[0], x.shape[2]))
net = JustReshape()
model_name = 'just_reshape.onnx'#保存ONNX的文件名字
dummy_input = torch.randn(1, 31, 42, 5)
torch.onnx.export(net, dummy_input, model_name, input_names=['input'], output_names=['output'])
如上图所示，可以看到在这个例子中，如果我们指定input_shapes为：{'input': [1,31,42,5]}，那么这个函数的输出也为{'input': [5,31,1,42]}。如果不指定，输出就是{}。
import onnx
# 加载模型
model = onnx.load('onnx_model.onnx’)
# 检查模型格式是否完整正确
onnx.checker.check_model(model)
# 获取输出层，包括层名、维度信息
output = self.model.graph.output
print(output)import onnx
from onnx import helper
model = onnx.load('onnx_model.onnx’)
# 创建中间节点：层名、数据类型、维度信息
prob_info = helper.make_tensor_value_info('layer1',onnx.TensorProto.FLOAT, [1, 3, 320, 280])
# 将构造好的中间节点插入到模型中
model.graph.output.insert(0, prob_info)
#保存新模型
onnx.save(model, 'onnx_model_new.onnx’)
#item是要删除的节点
model.graph.output.remove(item)ONNX只是一种格式，就像json一样。 只要你满足一定的规则，它就是合法的，所以简单地从 Pytorch 转换成 ONNX 文件是很容易的。 但是不同的后端设备接受的onnx是不一样的，所以运行的时候会出现问题。 Pytorch自带的torch.onnx.export转换的ONNX、ONNXRuntime需要的ONNX和TensorRT需要的ONNX是不一样的。
选择基本 CNN 模型并在 MNIST 数据集上进行测试。
其中在pytorch下加载模型需要1.57s，在ONNX中加载模型需要0.15s左右。
在Pytorch下完成整个测试集的推理时间需要19.35s，
而ONNX则需要5.16s，推理速度快了约2.75倍。
想更深入了解对比可以看这个链接：•https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/deployment/onnx/onnx-inference-mnist-deploy.ipynb
• https://github.com/onnx/onnx
• 【神经网络量化】ONNX介绍与用法 - Ryan0v0 - 博客园
• (optional) Exporting a Model from PyTorch to ONNX and Running it using ONNX Runtime — PyTorch Tutorials 1.12.1+cu102 documentation
https://github.com/onnx/onnx
我正在学习如何使用Nokogiri，根据这段代码我遇到了一些问题:require'rubygems'require'mechanize'post_agent=WWW::Mechanize.newpost_page=post_agent.get('http://www.vbulletin.org/forum/showthread.php?t=230708')puts"\nabsolutepathwithtbodygivesnil"putspost_page.parser.xpath('/html/body/div/div/div/div/div/table/tbody/tr/td/div
我有一个Ruby程序，它使用rubyzip压缩XML文件的目录树。gem。我的问题是文件开始变得很重，我想提高压缩级别，因为压缩时间不是问题。我在rubyzipdocumentation中找不到一种为创建的ZIP文件指定压缩级别的方法。有人知道如何更改此设置吗？是否有另一个允许指定压缩级别的Ruby库？ 最佳答案 这是我通过查看rubyzip内部创建的代码。level=Zlib::BEST_COMPRESSIONZip::ZipOutputStream.open(zip_file)do|zip|Dir.glob("**/*")d
类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
假设我做了一个模块如下:m=Module.newdoclassCendend三个问题:除了对m的引用之外，还有什么方法可以访问C和m中的其他内容？我可以在创建匿名模块后为其命名吗(就像我输入“module...”一样)？如何在使用完匿名模块后将其删除，使其定义的常量不再存在？ 最佳答案 三个答案:是的，使用ObjectSpace.此代码使c引用你的类(class)C不引用m:c=nilObjectSpace.each_object{|obj|c=objif(Class===objandobj.name=~/::C$/)}当然这取决于
我正在尝试使用ruby和Savon来使用网络服务。测试服务为http://www.webservicex.net/WS/WSDetails.aspx?WSID=9&CATID=2require'rubygems'require'savon'client=Savon::Client.new"http://www.webservicex.net/stockquote.asmx?WSDL"client.get_quotedo|soap|soap.body={:symbol=>"AAPL"}end返回SOAP异常。检查soap信封，在我看来soap请求没有正确的命名空间。任何人都可以建议我
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我在我的项目目录中完成了compasscreate.和compassinitrails。几个问题:我已将我的.sass文件放在public/stylesheets中。这是放置它们的正确位置吗？当我运行compasswatch时，它不会自动编译这些.sass文件。我必须手动指定文件:compasswatchpublic/stylesheets/myfile.sass等。如何让它自动运行？文件ie.css、print.css和screen.css已放在stylesheets/compiled。如何在编译后不让它们重新出现的情况下删除它们？我自己编译的.sass文件编译成compiled/t
我想将html转换为纯文本。不过，我不想只删除标签，我想智能地保留尽可能多的格式。为插入换行符标签，检测段落并格式化它们等。输入非常简单，通常是格式良好的html(不是整个文档，只是一堆内容，通常没有anchor或图像)。我可以将几个正则表达式放在一起，让我达到80%，但我认为可能有一些现有的解决方案更智能。 最佳答案 首先，不要尝试为此使用正则表达式。很有可能你会想出一个脆弱/脆弱的解决方案，它会随着HTML的变化而崩溃，或者很难管理和维护。您可以使用Nokogiri快速解析HTML并提取文本:require'nokogiri'h
我想为Heroku构建一个Rails3应用程序。他们使用Postgres作为他们的数据库，所以我通过MacPorts安装了postgres9.0。现在我需要一个postgresgem并且共识是出于性能原因你想要pggem。但是我对我得到的错误感到非常困惑当我尝试在rvm下通过geminstall安装pg时。我已经非常明确地指定了所有postgres目录的位置可以找到但仍然无法完成安装:$envARCHFLAGS='-archx86_64'geminstallpg--\--with-pg-config=/opt/local/var/db/postgresql90/defaultdb/po