【深度学习】ONNX模型快速部署提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】ONNX模型快速部署前言搭建打包环境打包可执行文件总结 前言之前的内容已经尽可能简单、详细的介绍CPU【Pytorch2ONNX】和GPU【Pytorch2ONNX】俩种模式下Pytorch模型转ONNX格式的流程，本博文根据自己的学习和需求进一步讲解ONNX模型的部署。onn
概要： linux系统默认open files数目为1024, 有时应用程序会报Too many open files的错误，是因为open files 数目不够。这就需要修改ulimit和file-max。特别是提供大量静态文件访问的web服务器，缓存服务器（如squid）, 更要注意这个问题。 网上的教程，都只是简单说明要如何设置ulimit和file-max, 但这两者之间的关系差别，并没有
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2024-04-26 16:04:29
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一.onnx基本概念1、ONNX文件就是使用Protobuf序列化过后储存的二进制文件。什么是Protobuf？Protobuf是用来结构化数据的一种库，常用的结构化数据的库有JSON或XML，但他们的缺陷就是解析和反解析时速度慢，Protobuf的提出则解决了这个问题。那么什么是结构化数据呢？ 结构化数据存储格式不限于二进制，可以是文本、二进制或混合的形式，如JSON和XML都属于结构化数据存储
CenterPoint基于OpenPcDet导出一个完整的ONNX，并用TensorRT推理，部署几个难点如下：1.计算pillar中每个点相对几何中心的偏移，取下标方式进行计算是的整个计算图变得复杂，同时这种赋值方式导致运行在pytorch为浅拷贝，而在一些推理后端上表现为深拷贝修改代码，使用矩阵切片代替原先的操作，使导出的模型在推理后端上的行为结果和pytorch一致，并简化计算图，同时，计算
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2024-08-20 22:16:05
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近期由于业务需要，需要将训练好的模型转为ONNX格式，为此颇费了一番功夫，在此总结一下吧。。1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式，支持多种格式的模型转为ONNX，也支持使用ONNX导入多种格式的模型，具体见https://github.com/onnx/tutorials;目前其实ONNX对于模型的支持还不是太好，主要表现在一些op还不能够支持；2、在PyTorch下要将模型保存成ONNX
Resnet、残差神经网络背景 从上面可知，对于识别对象的不同，神经网络的选择是不一样。对于识别简单元素，少层数的神经网络已经可以胜任这个工作。对于复杂图像中识别复杂目标，少层数的神经网络往往难以胜任，而需要层数更多的神经网络。当然多层数的神经网络也能识别简单元素，不过会增加代价，比如运行时间会增长，识别速度增长等。为啥层数多，有什么作用？请看下图，是分别经过不同层数的神经网络层时的情况（显示的图
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2024-06-28 23:09:30
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摘要微分算子在图像处理中的作用主要是用在图像的边缘检测，而图像边缘检测必须满足两个条件：一能有效的抑制噪声，二能必须尽量精确定位边缘位置。现在常用的微分算子主要有：Sobel算子，Robert算子，Prewitt算子，拉氏算子，Canny算子，下面通过这两个必须满足的条件对这几种算子的性能进行分析。1.Sobel算子该算子主要用于边缘检测，在以离散的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值。该
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2024-03-29 15:38:32
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全卷积网络FCN(Fully Convolutional Networks)是CV中语义分割任务的开山之作。FCN网络在PASCAL VOC(2012)数据集上获得了62.2%的mIoU。论文全名《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，发布于2015年CVPR。 图1 FCN网络结构
全卷积网络FCNFCN亮点之一
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2024-10-25 13:26:31
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首先，要明确理解inode是理解Linux/Unix文件系统和硬盘存储的基础。1.什么是inode？理解inode，要从文件存储说起。文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做“扇区”。每个扇区能存储512字节（相当于0.5KB）。操作系统在读取硬盘的时候，不会一个个扇区读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区（即一次性读取一个块），这种由多个扇区组成的“块”，是文件存取的最小单位。“块”的大
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2024-07-11 16:53:57
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helper.make_node()是ONNX中的一个函数，用于创建一个节点(Node)。
原创
2023-07-01 00:17:22
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目前完成了一个小任务，具体内容大致是，利用pytorch版的alexnet训练了一个分类网络，分类效果差强人意，由于python是一门解释性语言，在编译速度方面效果较差，考虑到后期需要实际部署到机器上进行分类检测的，所以需要转为c++程序来执行分类任务，而tensorRT可以同时满足实时性和优化加速的需求。由于网上的流程写的都不够完整，所以我想写个日志记录一下我的实现方法贴几个参考的教程：1.py
二叉树的二叉链表结点结构定义typedef struct BiTNode/*结点结构*/
{
char data;//结点数据
struct BiTNode* lchild, * rchild;//左孩子，右孩子。
}BiTNode,*BiTree;1.前序遍历前序遍历的规则时若二叉树为空，则空操作返回，否则 先访问根节点，然后前序遍历左子树，在前序遍历右子树，如图： 这个二叉树的前序遍历就为
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2024-10-09 16:13:31
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# PyTorch模型转换到ONNX模型中reshape的常见问题
在深度学习中，模型的转换和部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，而ONNX则是一个开放式的模型格式，可以让您在不同的框架之间进行模型转换和迁移。在将PyTorch模型转换到ONNX模型时，经常会遇到一些reshape相关的问题。这篇文章将介绍这些常见问题，并提供解决方案和代码示例。
## 什么是resh
原创
2024-07-03 06:41:01
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1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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a.reshape(m,n)表示将原有数组a转化为一个m行n列的新数组，a自身不变。m与n的乘积等于数组中的元素总数reshape(m,n)中参数m或n其中一个可写为"-1"，"-1"的作用在于计算机根据原数组中的元素总数自动计算行或列的值。a = np.array(range(10), float)
aarray([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
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2023-06-21 15:28:34
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使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变； >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
>>> b
array([5,
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2023-07-02 17:04:24
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因为转onnx后模型的输入无法转rknn，所以要对onnx进行节点修改成左边。
原创
2023-07-01 00:17:08
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在深度学习实践中，`PyTorch` 是一个备受欢迎的框架，提供了丰富的功能来处理张量以及深度学习模型的构建。在处理数据时，`reshape` 操作非常常见，尤其是在准备数据以供训练和推理时。本文将深入探讨如何解决 PyTorch 中的 `reshape` 问题，并提供一系列的指导和示例。
### 协议背景
在深度学习中，张量的形状（shape）经常需要改变，以适应特定的模型结构或者数据输入要
"""
Numpy 数组操作
修改数组形状
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
import numpy as np
'''
numpy.resh
# Python中的reshape([])方法详解
在Python中，NumPy是一个常用的科学计算库，提供了丰富的数组操作功能。其中一个常用的函数是reshape()，用于改变数组的形状。本文将介绍reshape([])的用法和示例，并提供详细的解释。
## reshape([])方法概述
reshape([])是NumPy中的一个函数，用于改变数组的形状。它可以将一个数组调整为指定的形状
原创
2023-08-31 12:41:45
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