写在前面 以下是本人在学习过程中，在自己有限的阅读和学习后总结的重装/安装 CUDA、cuDNN、tensorflow和pytorch的框架式(流程式)经验。
阅读完我的总结，你可以了解“到哪儿”，“找什么”，“什么顺序”以及“有哪些地方”等收获，同时也会留下很多自己在阅读官方文档和指引中的疑问帮助自己日后精进。
我不倾向于分享给大家“无脑跟着做”或“保姆级”模式的教程，不利于个人对资料
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2024-08-28 21:22:17
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yolov5遇到的问题一、问题：RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64问题解决：问题2：Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.问题3：resume训练 一、问题：Ru
前言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"！今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容：中间表示 ONNX 的定义标准PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法推理引擎 ONNX Runtime、TensorRT 的使用
# 优化PyTorch ONNX推理速度
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些性能优化的问题。今天，有一位刚入行的小白向你询问关于"PyTorch ONNX推理速度慢"的问题。让我们来一起解决这个问题吧。
## 整个流程
首先，让我们整理一下优化PyTorch ONNX推理速度的流程。我们可以用下面的表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-06-01 06:57:02
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费尽心血训练好的深度学习模型如何给别人展示？只在服务器上运行demo怎么吸引别人的目光？怎么才能让自己的成果落地？这篇文章带你进入模型部署的大门。0 前言模型部署的步骤：训练一个深度学习模型；使用不同的推理框架对模型进行推理转换；在应用平台运行转换好的模型。步骤看起来比较简单，但是牵扯的到的知识还是比较多。在实际应用过程中，我们使用的模型通常不会太简单，因为要确保模型的精度。但是，实际应用场景往往
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2024-08-08 22:08:14
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意义：PyTorch张量可以记住它们自己从何而来，根据产生它们的操作和父张量，它们可以根据输入自动提供这些操作的导数链。这意味着我们不需要手动推导模型，给定一个前向表达式，无论嵌套方式如何，PyTorch都会自动提供表达式相对其输入参数的梯度。将Torch.Tensor属性 .requires_grad 设置为True， pytorch将开始跟踪对此张量的所有操作。完成计算后，可以调用
# 从PyTorch到ONNX：实现深度学习模型的高效转换
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架。它具有灵活性和易用性，使得对于研究人员和开发者来说，使用PyTorch来构建和训练深度学习模型非常方便。然而，在生产环境中，我们往往需要将PyTorch模型转换为其他格式，比如ONNX格式，以便在不同的平台上部署和运行模型。
## 什么是ONNX？
ONNX（Open
原创
2024-02-19 06:40:50
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PS：针对于以上的两个局限，我的本科毕设论文提出了一种解决方案，就是通过编译器里面的词法分析，语法分析直接扫描Pytorch或者te
原创
2024-07-30 14:59:16
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MNIST数据集构建卷积神经网络我们的MNIST数据是黑白的，分测试集和训练集，我在上一篇文章 pytorch学习之mnist 手写数字识别：*有打印**step1 导入需要的各种库import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvisi
# PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
## 导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTo
原创
2024-07-06 04:27:51
492阅读
在机器学习和深度学习的应用中，PyTorch作为一种流行的框架，提供了强大的功能来构建复杂的神经网络模型。然而，模型的部署与兼容性问题常常让开发者感到困惑。在这个过程中，将PyTorch模型导出为ONNX（开放神经网络交换格式）文件是一项重要的技能。本文将详细介绍如何解决“pytorch ONNX 文件”相关的问题，并且在每一步中都提供实用的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保
### PyTorch Export ONNX
#### Introduction
PyTorch is a popular open-source deep learning framework that provides dynamic computational graphs and allows for easy model development and training. ONNX
原创
2023-12-10 08:36:20
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# PyTorch导出ONNX
在深度学习中，我们通常使用不同的框架来构建和训练模型。然而，当我们需要在不同的框架之间进行模型迁移或部署时，我们可能会遇到一些挑战。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）就派上了用场。ONNX是一种开放的标准，可以让我们将训练好的模型从一个框架导出到另一个框架中，而无需重新训练。
本文将介绍如何使用PyTorch导出模型到ON
原创
2023-07-21 11:02:39
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# 使用 PyTorch 实现 OCR 模型并导出为 ONNX 格式
在当今的深度学习领域，OCR（光学字符识别）是一个重要的应用，可以让计算机读取和理解扫描或拍摄的文本。Python 的 PyTorch 库为我们提供了强大的工具来实现这一目标。在本教程中，我们将通过几个简单的步骤，教你如何实现一个基本的 OCR 模型，并将其导出到 ONNX（开放神经网络交换）格式进行进一步的使用。
## 整
原创
2024-08-13 09:03:12
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# 如何将 Pytorch 模型转换为 ONNX
## 介绍
Pytorch 是一个流行的深度学习框架，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示深度学习模型的开放格式。将 Pytorch 模型转换为 ONNX 格式可以使模型在其他框架中使用，比如 TensorFlow 或 Caffe2。
在本篇文章中，我将向您展示如何将 Pytorch 模型转换为
原创
2024-03-10 06:42:36
146阅读
# 如何将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 导语：引领小白开发者走向ONNX之路
作为一名经验丰富的开发者，我了解到将PyTorch模型转换为ONNX格式对于初学者来说可能是一个挑战。因此，在本文中，我将带领你逐步了解整个过程，并提供详细的代码和注释，以帮助你成功完成这项任务。
## 概述
在开始之前，我们先来了解一下整个转换流程，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-01-11 12:38:02
136阅读
文章目录1.课程学习2.作业题目必做题：思考题：3.课程总结：4.完整代码 2.作业题目必做题：（1） 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重（Lesson2的物料包中有），跑一下0.jpg和1.jpg，看一下输出结果。结果： （2） 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。图片：结果：思考题：（1） 以ResNet18为例，用time模块和for循环，对”./images/0.j
Tensordetach()这个是针对想冻结网络model里面的某些参数不参与训练时使用的。并且它是会返回一个新的tensor。y = x.detach()这种情况下，y和x共同一个内存，即一个修改另一个也会跟着改变。此时x还是可以正常求导。所以很多时候用的时候是x = x.detach()。torch.cat 与 torch.stacktorch.cat不会增加新的维度，原来几个维度，还是几个维
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2023-11-11 01:03:13
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO,
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2024-05-21 08:58:45
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目录PyTorch简介导入转换器快速浏览模型将PyTorch模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献在关于2020年使用便携式神经网络的系列文章中，您将学习如何将PyTorch模型转换为便携式ONNX格式。由于ONNX并不是用于构建和训练模型的框架，因此我将首先简要介绍PyTorch。对于从头开始并考虑将PyTorch作为构建和训练其模型的框架的工程师而言，这将很有用。PyTorch简介PyTor
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2024-05-06 10:52:18
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