# PyTorch转ONNX不支持的算子
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而ONNX则是一个开放的神经网络交换格式。将PyTorch模型转换为ONNX格式可以使模型在不同的深度学习框架之间进行迁移和部署。然而，在进行转换时，可能会遇到一些不支持的算子，这会导致转换失败。本文将介绍一些在PyTorch转ONNX过程中常见的不支持算子，并提供解决方案。
## 不支持的算
原创
2024-03-10 03:34:13
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前言填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~当然先说结论哈，其实在Windows环境下的配置也是很简单的，因为官方已经替我们
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2024-06-28 19:34:08
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onnx，pytorch
原创
2022-03-23 14:23:35
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文章目录1. 简介1.1 什么是算子？1.2 算子分类2. 常用的Transformation算子2.1 key类型算子2.2 Key-Value类型算子2.3 分区设置算子2.4 分区操作算子3. 常用的Action算子3.1 Key 类型算子3.2 Key-Value类型算子3.3 分区操作算子 1. 简介1.1 什么是算子？分布式集合对象（RDD）的API称为算子，本地对象的API，叫做方
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2024-04-18 15:33:48
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## PyTorch转ONNX：手动添加不支持的算子
### 介绍
PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的预训练模型和灵活的计算图构建机制。然而，有时候我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式，以便在其他平台上运行。ONNX是一种开放的深度学习框架交换格式，它允许我们在不同的框架之间共享和部署模型。
在PyTorch中，我们可以使用`torch.onnx.expor
原创
2023-07-21 11:00:21
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流程图如下所示：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(检查算子是否被支持)
B --> C{是否支持}
C --> |是| D(无需处理，直接转换为ONNX)
C --> |否| E(实现自定义算子)
E --> F(定义算子前向传播函数)
F --> G(定义算子反向传播函数)
G --> H(注册算子)
H --> I(导出为ONNX)
I --> J(结束)
`
原创
2023-08-23 04:23:54
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在使用 PyTorch 将模型转换为 ONNX 时，有时会遇到“不支持”的问题，这让很多开发人员感到困扰。本文将详细介绍这一问题的背景、常见的错误现象、根因分析、解决方案以及预防优化方法，希望能给正在面临类似问题的开发者提供一些帮助。
### 问题背景
在深度学习模型的生产部署阶段，转换模型格式以适应不同的推理引擎是常见需求。PyTorch 提供了将模型转换为 ONNX 格式的功能，但在实际操作
在将 PyTorch 模型转换为 ONNX （开放神经网络交换）格式时，常常会遇到不支持的情况。这类问题通常涉及模型中的某些操作或参数，并且 PyTorch 与 ONNX 之间的兼容性并非一成不变。本文将对这一问题进行详细分析，并提供解决方案。
## 问题背景
在深度学习项目中，PyTorch 是一个广泛使用的框架，而 ONNX 作为开放的模型格式，已被多种框架和工具支持，便于模型的分享和部署
文章目录1 问题：TensorRT暂时未实现einsum算子2 使用普通算子替代einsum操作的示例2.1 替换原理2.2 转换示例2.2.1 对torch.einsum("nctw,cd->ndtw",(a,b))的替代2.2.2 对torch.einsum('nkctv,kvw->nctw',(a,b))的替代2.2.3 对torch.einsum("bhnm,bdhm->
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2024-07-28 09:02:05
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Tensor Pytorch是由numpy引出来的，Numpy is a generic framework for scientific computing; but it does not know anything about computation graphs, or deep learning Numpy
垃圾电脑（我好菜），配置环境用了六七个小时，淦，接下来我总结一下我遇到的问题及解决方法。1.首先按部就班地在CSDN上搜索anaconda如何配置pytorch，帖子有很多，不再赘述，在添加完各种镜像源之后，下载完之后，各种稀奇古怪的问题产生了。2.首先是调用GPU失败，为什么会失败呢，一开始因为我的cuda版本为10.2比较老了，安装官网以往的链接下载会给你默认安装一个cpuonly（再anac
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2023-12-29 16:50:36
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1 视觉角度理解卷积神经网络1.1 卷积神经网络与生物视觉系统的关系卷积神经网络的工作流程与生物大脑的处理视觉信号的流程相似，即：将图像从基础像素到局部信息再到整体信息的转化。大脑在对图像进行分级处理时，图片由低级特征到高级特征进行逐级计算。1.2 微积分大脑处理视觉时，本质是先微分再积分的过程1.3 离散微分与离散积分在微积分中，无限细分的条件是，被细分的对象必须是连续的，例如直线可以无限细分为
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2024-08-08 10:32:44
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在现代深度学习的应用中，PyTorch和ONNX（开放神经网络交换格式）是两个重要的框架。将PyTorch模型转为ONNX格式以支持跨平台部署并且能利用各种硬件加速，但在这个过程中添加算子可能会遇到一些挑战。本文将详细记录我在解决“PyTorch转ONNX添加算子”问题中的综合过程。
### 环境配置
为了实现PyTorch模型转ONNX，并能支持自定义算子，我们需要先搭建一个合适的开发环境。
matterport/Mask_RCNNRTX3090其最新的cuda版本为11.1，而且cuda10以下的版本无法运行RTX3090，我们配置Mask_RCNN的时候很可能因为版本不匹配而报出很多错误。这里笔者亲测，在RTX3090,CUDA版本11.1的情况下，使用py3.6的环境+tf1.5的环境+keras2.1.6的环境可以完美运行Mask_RCNN首先使用conda创建一个Mask_R
# PyTorch转ONNX自定义算子
在深度学习中，模型的训练通常使用PyTorch等框架进行。然而，在一些特殊的情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX格式，以便在其他框架或设备上使用。本文将介绍如何自定义算子并将其转换为ONNX格式。
## 什么是ONNX
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的、跨平台的深度学习模型交换格式。它允
原创
2023-11-09 07:03:45
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在深度学习的应用中，PyTorch 和 ONNX 的结合为模型的部署提供了极大的便利。然而，在实际使用的过程中，我们可能会遇到“PyTorch ONNX 算子打包”相关的问题。本博文将详细记录解决这些问题的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、以及预防优化。
### 问题背景
在我进行深度学习项目时，常常需要将PyTorch模型导出为ONNX格式以供在其他平台上使用。随着
文章目录pytoch 转 onnx 过程中扩展自定义op流程细节学习自定义pytorch的op加入symboliconnx 转 tensorRT 过程中扩展自定义op流程细节学习对自定义op：InstanceNormalization的详解InstanceNormalizationPlugin.hppInstanceNormalizationPlugin.cppbuiltin_op_import
ONNX算子列表Abs-13SequenceEmptyAbs-6 SequenceEraseAbs-1 SequenceInsertAcos-7 SequenceLengthAcosh-9 ShapeAdd-14 ShrinkAdd-13 SigmoidAdd-7 SignAdd-6 SinAdd-1 Sin
原创
2022-12-04 00:36:19
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在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，偶尔会遇到一些困扰，尤其是“不支持GPU计算的pytorch代码”问题。这个问题通常会导致计算速度的显著降低，影响训练效率。下面我将详细记录解决这一问题的过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
当我第一次遭遇这个问题时，感到非常沮丧，因为我本期待利用 GPU 来加速训练。然而，经过一番调查后发现，原来是代码中的某些操作导致
作者 | godweiyang 后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算子的。首先我们可以看到有四个代码文件：main.py，这是python入口，也就是你平时写模型的地方。add2.cpp，这是torch和CUDA连接的地方，将CUDA程序封装成
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2023-12-24 10:33:48
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