模型部署指让训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。模型部署会面临的难题：运行模型所需的环境难以配置。深度学习
原创
2024-04-01 13:22:40
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目录简介项目实现模型实现部署Flask服务Gunicorn加速性能测试Python 多线程+requestsab工具（可选）HTML网页端总结参考文献 简介初入职场，对于训练完成的模型，对如何被应用到实际的生产环境中产生了疑问，如果要每次都手动向服务器上传一批离线的数据，test一下得到结果，再手动把结果反馈出去就太麻烦了，那么有什么办法可以使模型能让业务端方便地调用呢？不考虑模型压缩这些问题，
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2024-01-20 23:27:45
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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
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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import torchfrom torchvision import
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2023-05-18 17:13:50
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ONNX是什么ONNX（Open Neural Network eXchange，开放神经网络交换）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, TensorFlow）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。
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2024-08-31 19:29:12
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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
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 to
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2022-09-27 17:04:54
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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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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
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
1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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目录ONNX 的底层实现ONNX 的存储格式ONNX 的结构定义读写 ONNX 模型构造 ONNX 模型读取并修改 ONNX 模型调试 ONNX 模型子模型提取输出 ONNX 中间节点的值总结系列传送门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。
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2024-01-29 15:29:29
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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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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。https://github.com/hpc203/license-plate-detect-recoginition-pytorch于是，我做了一个实验，定义一个只含有3维池化层的网络，转换生成onnx文件，然后opencv读取onnx文件做前向推理，程
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2022-10-18 20:40:58
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openmv入门/学习路径最近因为电赛要用到openmv，时间紧迫，只能赶快学了。一开始胡乱上网收集资料，先上了知乎看看有没有好的学习路径，结果搜索结果少得可怜。后面偶然点进去一个链接，发现是“星瞳科技公司”openmv的学习官网，里面的资料整理得非常完美。上面网址里面的学习资料对于入门openmv可以说是非常完善的了，包括“视频教程，文档教程，代码，还有程序编辑语言python学习的推荐资料”等
概述为了将训练好的模型部署、上线， 首先需要确认训练模型与接入的应用服务所使用的编程语言是否一致， 其次考虑模型应用于产品服务的方式。在调试模型时，大多使用PyCharm、Spyder工具中的控制台来输出训练结果，或者使用Jupyter NoteBook进行交互。将模型部署于产品常用的方式有两种-----基于 HTTP服务或基于预测标型标记语言(Predictive ModelMarkup Lan
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2024-10-19 12:09:44
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为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Facebook, MicroSoft等公司制定了机器学习模型的标准，这个标准叫做ONNX
原创
2021-07-21 15:27:13
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# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 简介
在深度学习领域，PyTorch作为一种常用的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他平台上使用。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式。
## 整体流程
首先，我们来看一下将Py
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2024-01-13 04:17:16
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