在深度学习工程中，PyTorch已成为一种流行的框架，然而将PyTorch模型转换为ONNX（开放神经网络交换）格式以便于跨平台部署时，常常会遇到各种挑战。这篇博文将详细记录“PyTorch转ONNX模型”过程中出现的问题和解决方案。
### 问题背景
在实际应用场景中，许多基于PyTorch的模型需要转化为ONNX格式，以便在不同的硬件和编程框架中进行推理。这一过程对我们的业务影响重大，因为
一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示 在本系列教
pytorch转onnx其实也就是python转的 ,之前有个帖子了讲的怎么操作,这个就是在说说为什么这么做~~~（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好，这里关于
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2023-11-24 21:33:56
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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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如果安装了CPU版的onnxruntime，要先pip uninstall onnxruntime，再安装对应的GPU版本。
原创
2022-10-08 09:15:39
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作者：龟壳（一）Pytorch分类模型转onnx 实验环境：Pytorch2.0 + Ubuntu20.041.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。
2.torch.load：使用pickl
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2023-06-18 00:57:52
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文章目录一、快速开始（Quick Start）数据处理（Working with data）创建模型（Creating Models）优化模型参数（Optimizing the Model Parameters）保存模型（Saving Models）加载模型（Loading Models）二、张量（Tensors）初始化张量（Initializing a Tensor）张量的属性（Attribu
说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
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2023-12-23 17:29:40
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说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
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2023-12-23 17:31:24
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本文我们将主要介绍PyTorch中自带的torch.onnx模块。该模块包含将模型导出到ONNX IR格式的函数。这些模型可以被ONNX库加载，然后将它们转换成可在其他深度学习框架上运行的模型。torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None,
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2024-04-15 23:04:28
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导读本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及Pytorch本身的局限。之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作(github account: drcut)，主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch到ONNX的转换。这几个月虽然没做出什么成果，但是踩了很多坑，在这里记录下来，希望可以帮
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2023-11-10 19:49:28
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目前主要有三种方式构建TensorRT的engine模型。(1) 第一种是使用模型框架自带的方法生成engine模型，比如TensorFlow和MXNet框架支持直接转成TensorRT的engine模型，这种方式虽然便捷，但是运行效率较低；(2) 第二种是使用C++或者python的API直接构建检测模型，这种方式虽然效率上限高，但是实现步骤较为繁琐，兼容性较低，一旦原推理模型发生变化，需要重新
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2024-02-02 19:33:38
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一、Pytorch模型转onnx模型 1、准备一个训练好的模型 模型下载链接： https://pan.baidu.com/s/1hmQf0W8oKDCeMRQ2MgjnPQ | 提取码: xce4 2、模型转换及测试代码（详细过程见代码注释）&n
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2024-05-13 13:37:15
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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
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Pytorch模型转换Caffe模型踩坑指南，代码使用的是Github上的工程，地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe 操作环境：ubuntu = 14.04
miniconda 3
caffe
pytorch = 0.2.0 torchvision = 0.1.8
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2024-09-15 19:58:02
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blazeface网络 pytorch模型 转 ncnn模型并实测效果（vs2019 c++）前言blazeface是Google专为移动端GPU定制的人脸检测方案。作者将其贡献概括为: 专为轻量级检测定制的紧凑型特征提取网络,类MobielNe，发表在第三届 AR/VR 计算机视觉研讨会的会议记录中，2019 年 6 月 17 日，加利福尼亚州长滩。 能在移动 GPU 上的亚毫秒级神经人脸检测准
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2024-01-04 12:06:34
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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将 PyTorch 模型转为 ONNX 模型是一个非常实用且广泛应用的技术，允许我们在多种平台上运行和优化深度学习模型。以下是详细的操作流程和技术实现，以帮助您更好地理解这一过程。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置好开发环境，以确保能够顺利进行 PyTorch 到 ONNX 的模型转换。以下是环境配置的流程图和相关代码块。
```mermaid
flowchart TD
A[配
# 从PyTorch到NCNN：一次完整的模型转换流程
在深度学习领域，模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架，能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并展示详细的转换流程。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
原创
2024-03-02 05:33:50
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公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！（点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑
原创
2022-10-10 11:22:15
530阅读
