例子 介绍 使用python实现基于onnxruntime推理框架的深度学习模型的推理功能。 可以将onnx模型转换为大多数主流的深度学习推理框架模型，因此您可以在部署模型之前测试onnx模型是否正确。 注意：此处的模型由pytorch 1.6训练，并由onnx 1.8.1转换 要求 onnx == 1.8.1 onnxruntime == 1.7.0或onnxruntime-gpu == 1.3.0 opencv-python == 4.2.0.32 运行演示 该演示以main_xxx_.py格式命名。您可以使用以下示例运行代码。 python main_pose_.py --det_model_path weights/yolov5s.onnx \ --pose_model_path data/det/zidane.jpg \ -

修改onnx模型的输入尺寸，使其能够同时处理多个图像

Microsoft.ML.OnnxRuntime.ResNet50v2Sample.7z

AI-LAB：此存储库包含一个docker映像，我可以用它以简单的方式开发自己的人工智能应用程序。 Python，TensorFlow，PyTorch，ONNX，Keras，OpenCV，TensorRT，Numpy，Jupyter笔记本...：whale2：

简化后的onnx

This is the mnist onnx model which is converted from pytorch model.

浏览器中的深度学习 我尝试了一些用于在浏览器中部署ML模型的框架。 我制作了一个Web应用程序以在Tensorflow.js，WebDNN和ONNX.js中加载和分类图像，并将它们的运行时与不同的后端（WebGL，WASM，CPU）进行了比较。 我还为此写了一篇博客文章，可以与该代码一起作为教程 要求 Node.js（v12 +） 表示 其余的JS库和模型都包含在此存储库中。

使用opencv调用onnx格式的模型，实现猫狗分类功能，具有很好的参考价值！

pip3 install onnx-1.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

更新（20200429） 此存储库基于库。 将这个高效的付款网络转换为ONNX的需求很多，因此我们进行此回购以帮助人们将模型转换为ONNX或TVM。 请注意，此存储库仅提供如何将模型转换为ONNX或TVM的功能，而不关注模型训练或其他事项。 如果您想训练或测试这种有效模型，最好的方法是参考原始的回购。 我们已根据此更改了一些代码，以帮助成功进行转换。 转换onnx 如果要转换为ONNX，只需运行 python3 convert/convert_onnx.py 转换电视 我们已经在提交** f08d5d78ee000b2c113ac451f8d73817960eafd5 **的tvm版本上进行了测试，其他版本未经测试，因此无法确保也能正常工作。 首先，您需要安装tvm，请参阅其。 我们称您的tvm安装源目录为tvm_home 。 然后，在tvm_home/python/tvm/rela