在开始阅读本篇文章之前，如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章：
在过去的一年多中，ONNX 这种「通用」的神经网络交换格式已经有了很长远的发展，用不同框架编写的模型可以在不同的平台中流通。在这次研讨会中，我们确切地感受到了这一点，因为开源社区围绕着 ONNX 介绍了很多优化工具和资源库。
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。
导语：模型优化有很多方法，比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化，主要解决动态batch、Op不支持问题。
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/371177698
【GiantPandaCV导语】本文是ONNX2Pytorch思路分享以及onnx-simplifier新版简要介绍。ONNX2Pytorch工具已经测试了onnx model zoo中的大量分类模型并转换正确，欢迎使用，github地址：https://github.com/BBuf/onnx2nn。GiantPandaCV几个月前遭受恶意举报，今天终于解除封印了。感谢众多粉丝们的长期等待和支持，我们会在此继续分享学习经验。
在 Pytorch 框架中训练好模型后，在部署时可以转成 onnx，再进行下一步部署。
当今的很多AI算法落地，我们都需要依赖特定的机器学习框架，现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂，并且有很好的生态和资源，借助它们我们可以很快速完成典型的一些任务，如图像分类或自然语言处理。
pytorch任意形式的model（.t7、.pth等等）转.onnx全都可以采用固定格式。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Ran Rubin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Thomas Chaigneau 翻译：欧阳锦 校对：和中华 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的，开源的，并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度，真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章，但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server上回答了很多关于ONNX以及将其用于NLP的最佳方式的问题。 这就是我决定写这篇博文的原因。我想帮助你使用ONNX与超强的Transform
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：
大家好，最近在VS2015上尝试用TensorRT来部署检测模型，中间走了两天弯路，感觉对于一个完全新手来说要做成功这件事并不会那么顺利。所以这里写一篇部署文章，希望能让使用TensorRT来部署YOLOV3-Tiny检测模型的同学少走一点弯路。
作者：Thomas Chaigneau 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约3000字，建议阅读7分钟本文介绍了如何使用ONNX构建真实世界的NLP应用。 如何用ONNX构建真实世界的NLP应用，而不仅仅是为了张量做基准测试。 图片源自网络 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的，开源的，并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度，真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章，但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。
补充知识：Pytorch/Caffe可以先转换为ONNX，再转换为TensorRT
本质上就是一个有向无环图，用 trace 的方法以一个 dummy tensor 来前向推理一遍网络，来记录下经过的结点，形成一个 graph。
此为修改模型的。如果要修改某节点的，见参考 onnx_cut.py 的 _onnx_specify_shapes()。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
为什么要说ONNX，ONNX又是个什么东西，经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉，我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX模型一般用于中间部署阶段)，然后再拿转化后的ONNX模型进而转化为我们使用不同框架部署需要的类型。
开发者们看过来，ONNX牵手华为昇腾，现在可以直接在昇腾上跑原生ONNX模型啦！ 还记得今年9月，ONNX Runtime项目（ONNX社区流水线核心组件）正式提供对华为昇腾硬件平台的支持，成为ONNX Runtime支持的首个面向端、边、云全场景的国产推理训练AI硬件平台后端。 正式版v1.13.0预计年底发布。 这意味着在此前昇腾主动适配ONNX模型的同时，从2023年开始，ONNX社区版本发布流程中，将开始逐步原生支持昇腾硬件平台，通过开源社区共建大幅降低用户和厂商的成本，实现生态创新共赢。 ON
ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。
上一篇的初体验之后，本篇我们继续探索，将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
本教程将向您展示如何使用ONNX将已从PyTorch导出的神经模型传输模型转换为Apple CoreML格式。这将允许您在Apple设备上轻松运行深度学习模型，在这种情况下，可以从摄像机直播演示。
基于libonnx环境简要分析一下mnist网络算子结构，关于环境搭建可以参考前面两篇文章：
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。
Pytorch很灵活，支持各种OP和Python的动态语法。但是转换到onnx的时候，有些OP（目前）并不支持，比如torch.cross。这里以一个最小化的例子来演示这个过程，以及对应的解决办法。
【新智元导读】夜间重磅，微软Facebook联手发布AI生态系统，推出 Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，这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是迈向开放生态系统的第一步，AI开发人员可以轻松地在最先进的工具之间转换，并选择最适合他们的组合。但是，现在系统支持的框架只有Caffe2，PyTorch 和Cognitive Toolkit ，谷歌的TensorFlow并没有被包含在内。在TensorFlow的市场份额
本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。
OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
在之前的文章 《GPU服务器初体验：从零搭建Pytorch GPU开发环境》 中，我通过Github上一个给新闻标题做分类的Bert项目，演示了Pytorch模型训练与预测的过程。我其实也不是机器学习的专业人士，对于模型的结构、训练细节所知有限，但作为后台开发而非算法工程师，我更关注的是模型部署的过程。
pytorch模型线上部署最常见的方式是转换成onnx然后再转成tensorRT 在cuda上进行部署推理。
PyTorch1.3以后添加了对移动端的支持，我曾尝试过将模型转入移动端，花了很多功夫，把检测+识别的所有代码都转成TorchScript之后，放到移动端运行，却发现在移动端的推理速度比PC慢了好几倍，不得不放弃这个方案。
AI 科技评论消息，今日微软和 Facebook 发布了一个全新的开源项目——ONNX，欲借此打造一个开放的深度学习开发工具生态系统。 ONNX 的全称为“Open Neural Network Exchange”，即“开放的神经网络切换”。顾名思义，该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。目前，Microsoft Cognitive Toolkit，PyTorch 和 Caffe2 已宣布支持 ONNX。 ONNX 所针对的，可以说是深度学习开发生态中最关键的问题之一： 开发框架的碎片化。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，亚马逊AWS宣布加入微软和Facebook的“框架联盟”，ONNX开始支持Apache MXNet了。 目前，ONNX总共支持微软的CNT
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：
微软和NVIDIA已经合作为NVIDIA Jetson平台构建、验证和发布ONNX runtime Python包和Docker容器，现在可以在Jetson Zoo上使用。
编辑：弗格森 【新智元导读】 除了亚马逊以外，AMD、ARM、华为、 IBM、英特尔、Qualcomm都宣布将支持ONNX，形成强大的深度学习开源联盟，谷歌目前并在不在这个阵营中，有分析认为，谷歌一直在围绕TensorFlow和谷歌云的深度学习开发自己的独立生态，所以暂时不太会加入到这个联盟中来。 近日，亚马逊AWS 宣布 MXNet 支持由微软和 Facebook 发起的开源人工智能项目ONNX (Open Neural Network Exchange)，推出ONNX-MXNet，这是一个开源的Pyt
【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析，具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为Relay IR的，最后还给出了一个新增自定义OP的示例。其实在TVM中支持编译多种目前主流的深度学习框架如TensorFlow，Pytorch，MxNet等，其实它们的前端交互过程和本文介绍的ONNX也大同小异，希望对TVM感兴趣的读者在阅读这篇文章之后对新增OP，或者说在TVM中支持一种新的DL框架有一个整体把握。本文实验相关的代码在https://github.com/BBuf/tvm_learn。
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
ONNX（英语：Open Neural Network Exchange）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IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。13 目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持ONNX。
如果省略此步，会导致模型耗时增加约一半，模型大小增加约一半。且利用网站在线转换时容易报错：Unsupported unsqueeze axes !
yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。
介绍 🤗 Optimum是Transformers的🤗扩展，它提供了一组性能优化工具，以最高效率在目标硬件上训练和运行模型。 使用入门 当前ONNX最通用，因此我们就只介绍ONNX Runtime 🤗 Optimum 提供与 ONNX Runtime 的集成，一个用于ONNX 模型的跨平台、高性能执行引擎 安装 pip install optimum[onnxruntime-gpu] 为避免 onnxruntime 和 onnxruntime-gpu 之间的冲突，请在安装 Optimum 之前通过运行 p
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