ONNX 模型 动物园 是一种开放标准格式，用于表示机器学习 模型 。 ONNX 得到了许多合作伙伴的支持，这些合作伙伴已经在许多框架和工具中实现了该功能。 ONNX 模型 动物园是由像您这样的社区成员提供的 ONNX 格式的经过 预 训练 的最新 模型 的集合。 每个 模型 都有用于进行 模型 训练 并根据 训练 后的 模型 进行推断。 这些笔记本是用Python编写的，包括指向 训练 数据集的链接以及对描述 模型 体系结构的原始论文的引用。 我们已经在进行了标准化，以存储 ONNX 模型 文件。 要下载 ONNX 模型 ，请导航至相应的Github页面，然后单击右上角的Download按钮。 请阅读下面的部分，以获取有关 ONNX 模型 库（.onn ONNX 运行时培训示例 此存储库包含使用 （ORT）加速 模型 训练 的示例。 这些示例着重于大规模 模型 训练 ，并在和实现最佳性能。 ONNX Runtime能够通过优化的后端 训练 现有的PyTorch 模型 （使用torch.nn.Module实现）。 此回购中的示例演示了如何使用 * API将此类 模型 的培训后端切换到 ONNX Runtime，而仅需对现有培训代码进行一些更改。 * 是试验性的， 预 计在不久的将来会发生重大变化。 该API的新版本正在积极开发中。 API的改进将提供与PyTorch培训更加无缝的集成，而PyTorch培训只需对用户的培训代码进行最少的更改即可。 概述存储库中的示例。 通过简单的PyTorch变压器 模型 开始使用 ONNX Runtime 维护的PyTorch中将 ONNX Runtime Training与培训 使用 在PyTorch中将 ONNX Run 用户在 GUI 中对 预 训练 的神经网络、导入的 ONNX 分类 模型 或导入的 MAT 文件分类 模型 进行迁移学习，而无需编码。除了使用现有 模型 外，用户还可以使用 Deep Network Designer（MATLAB 内置应用程序）设计他们的神经网络，然后使用此应用程序 训练 神经网络。用户可以在这个应用程序中分析 预 训练 的网络或导入的网络。它还允许用户修改图像增强器信息和 训练 选项（超参数）。完成网络 训练 后，用户可以将 训练 后的网络导出到工作区、MAT 文件、 ONNX 文件，并为应用程序中正在执行的步骤生成 MATLAB 代码。用户可以生成 NVIDIA GPU CUDA 代码，但不支持导入的 ONNX 模型 。 可用的 预 训练 神经网络： 1）alexnet 2）googlenet（ImageNet） 3）goolgenet（Places365） 4）resnet18 5）resnet50 6）resnet101 7）vgg16 8）vgg19 9）inceptionv3 10）inceptionresnetv2 11）squeezenet 12）densenet201 13 ) mobilenet ONNX 简介 Open Neural Network Exchange（ ONNX ，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习 模型 的标准，可使 模型 在不同框架之间进行转移。 ONNX 是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储 训练 好的 模型 。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储 模型 数据并交互。 ONNX 的规范及代码主要由微软，亚马逊，Facebook和... Open Neural Network Exchange（ ONNX ，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习 模型 的标准，可使 模型 在不同框架之间进行转移。各类框架中的 模型 ，通过 ONNX 进行转化见下图所示： 导出函数及参数介绍： torch. onnx .export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False) 模型 （torch.nn.Module） - 要导出的 模型 。 args（参数元组） - 模型 的输入，例如，这- 主要是使用torch. onnx .export()这个方法来实现。Unet的实现参考：链接:憨批的语义分割重制版6——Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台_Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客. 这位博主写的很详细，b站还有实现视频，手把手教学！！！ Onnx 转换实现代码 这篇主要内容就是yolo目标检测网络和Unet语义分割网络的联合C++部署。用到yolo主要是为了节省Unet部分的计算资源和分割精度，因为检测框会将非目标物删除，这样分割网络只需分割目标框内的二维信息即可。 作者| 吕梦思编辑| 极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文！导读本文以ViT这一典型的Transformer 模型 为例，为大家介绍使用低成本、高收益的AI 模型 自动压缩工具（ACT, Auto Compression Toolkit）。Transformer... 记得先下载猫狗数据集，然后改一下代码里的路径 2. 将保存的 模型 转为 onnx 格式 model = torch.load('model.pt',map_location=lambda storage, loc: storage) dummy = torch.randn(1,3,224,224) out = model(dummy) torch. onnx .export(model,dummy,