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如何将MindSpore模型转ONNX格式并使用OnnxRuntime推理---全流程开发指导

前言 1 本次Onnx模型推理任务不需要详细读原论文和源码，只需要清楚模型网络结构即可。 2 我们只用找到需要映射的算子就可以开始开发，本文也会依照以下流程进行讲解，完整讲述本次Onnx模型推理任务的开发流程： 3 不需要开发的同学：经过模型导出及算子分析后，如果发现所有算子都已经实

七月总结&八月计划

七月总结 1. 主要任务《CUDA编程-基础与实践》目标：看完+同步coding练习进展：月中旬已看完这本书，讲的很详细，知识点也是循序展开的，很适合入门。总结： 1 ：整本书以ReduceSum 核函数的编写展开，不断进行优化，能够了解到欠佳策略如何优化，从原因入手，对理解很有帮助。这本书其实是一

五月总结&六月计划

五月总结 1. 主要任务 onnxruntime推理库学习目标： API接口学习+log模块学习+总结 Deadline： 2022.5.20 进展： API接口看了个大概，没咋看明白，log模块没看。没有总结。总结：总结啥啊反思：这块内容确实是没好好完成，API那块也就下班后看了两三次，关键是里面的一些宏，确实有点复杂，本身对

MMDeploy安装笔记

MMDeploy的onnxruntime教程参考官方教程 A From-scratch Example Here is an example of how to deploy and inference Faster R-CNN model of MMDetection from scratch. step1: 创建虚拟环境并且安装MMDetection Create Virtual Environment and Install MMDetection. Please

ONNXRuntime学习笔记(三)

接上一篇完成的pytorch模型训练结果，模型结构为ResNet18+fc，参数量约为11M，最终测试集Acc达到94.83%。接下来有分两个部分：导出onnx和使用onnxruntime推理。一、pytorch导出onnx 直接放函数吧，这部分我是直接放在test.py里面的，直接从dataloader中拿到一个batch的数据走一遍推理即可。

ONNXRuntime学习笔记(一)

一. DL模型落地步骤一般情况下，一个DL任务落地的流程一般包含训练和部署两大部分，具体细分我认为可以分为以下几个步骤： 1. 明确任务目标：首先要明确我们最终要达到一个什么样的效果，假设我们的DL模型是一个函数y=f(x), 送入一张图片x后，模型需要吐出来一个什么样的y（基于此区分不同任

onnxruntime、cuda、cudnn、显卡驱动

如果不想自己编译，版本要对应 onnxruntime——cuda——cudnn： CUDA - onnxruntime cuda——显卡驱动： CUDA Compatibility :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation

【推理引擎】在 VS Code 调试 ONNXRuntime 的测试单元

背景：在学习如何往ONNXRuntime中添加新算子时，参考了官方测试代码：onnxruntime/test/shared_lib/test_inference.cc，代码内部使用GTest作为单元测试工具。为了清楚地学习运行过程，一步一步地调试是不可缺少的。开始调试前需要以Debug方式编译代码库，同时别忘了开启测试开关： // cmake/

C++使用onnxruntime/opencv对onnx模型进行推理(附代码)

1. c++使用onnxruntime进行推理 link code in git #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/

onnx模型部署(一) ONNXRuntime

通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比

C++：onnxruntime调用FasterRCNN模型

背景：最近由于项目原因，需要用C++做一些目标检测的任务，就捣鼓一下YOLOv5，发现部署确实很方便，将YOLOv5模型转为onnx模型后，可以用OpenCV的dnn.readNetFromONNX读取该模型，接着就是输入预处理和输出结果解析的事情。然而，当我将tf15训练得到的FasterRCNN模型并

在C++上利用onnxruntime （CUDA）和 opencv 部署模型onnx

概述将得到的模型转化为onnx模型，加载到c++中运行，来完成模型的部署，下载并安装onnxruntime; CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(test) #使用clang++编译器 set(CMAKE_CXX_COMPILER clang++) set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release") set(CMAKE_INCLUDE_C

c# 部署onnx模型

1.环境 gpu3060+cuda11.1+vs2019 +Microsoft.ML.OnnxRuntime +SixLabors.ImageSharp 2.代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; // DenseTensor using SixLabors.ImageSharp; // Image, Size

onnxruntime simple

simple github地址： GitHub - microsoft/onnxruntime-inference-examples: Examples for using ONNX Runtime for machine learning inferencing. onnxruntime cpu 问题1： libonnxruntime.so.1.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory 需要添加l

onnxruntime 使用，删除、修改

输出中间层数据（python） import onnx from onnx import helper model = onnx.load(“C:/Users/Desktop/fastscnn_0907_fix.onnx”) #名字命名为想要输出层对应的节点名，参数类型、维度，需要自己给出 info = helper.make_tensor_value_info(‘552’,onnx.TensorProto.INT64, [1,12

onnx多进程推理报错“can’t pickle onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.SessionOptions objects“问题解决

在使用onnx模型进行python的多进程推理的时候，遇到这个报错。搞明白报错原因之后，这里给出一个解决办法使用python多进程进行ONNX和torch模型的的推理时候，习惯性把初始化构建推理引擎，初始化模型这个操作放在主进程，一般来讲都是这样做的，子进程只负责推理。在设置为multiprocess

服务器配置相同服务性能不一样排查

背景查看响应时间日志，新增加的两台GPU机器服务器响应时间要比老的机器要快3倍qps 相似，机型一模一样，同一个服务和同样的模型排查 htop 查看老机器开启了 swap, 新机器关闭了swap，于是将老机器的 swap 关闭，然而并没有效果 prometheus 比对两台机器的运行差异，除了老机器CPU使