轻量化模型之ShuffleNet v2 onnx 文件 用来学习模型架构

轻量化神经网络之mobilenet v2 v3 ONNX 文件 用来学习网络结构

适用于TensorRT8.0版本及以上 使用步骤 1、chmod 添加文件执行权限 2、将onnx路径修改为自己的onnx模型路径 3、运行py问价

在本文中，我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式。

ONNX简化器 ONNX很棒，但有时太复杂了。 背景 有一天，我想将以下简单的重塑操作导出到ONNX： import torch class JustReshape ( torch . nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( JustReshape , self ). __init__ () def forward ( self , x ): return x . view (( x . shape [ 0 ], x . shape [ 1 ], x . shape [ 3 ], x . shape [ 2 ])) net = JustReshape () model_name = 'just_reshape.onnx' dummy_input = torch . randn ( 2 ,

1、MODNet官方提供的onnx模型，不需要trimap即可实现发丝级抠图； 2、实现了图片抠图、视频抠图、摄像头在线抠图功能； 3、cpu上运行速度较慢，推荐使用gpu；

pytorch 官方torchvision库中的squeezenet1_0，squeezenet1_1 的ONNX 文件。

文件包括：classes.txt; colors.txt; fcn_resnet18.onnx。Jetson Nano官方预训练模型

keras2onnx Linux 视窗 keras.io 喀拉拉邦 介绍 keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为模型格式。 最初， 转换器是在项目开发的。 keras2onnx转换器开发已移至一个以支持更多种Keras模型并降低混合多个转换器的复杂性。 大多数常见的Keras图层都已支持转换。 请参阅或以获取有关层的详细信息。 Windows机器学习（WinML）用户可以使用 ，将其调用包装在keras2onnx上以转换Keras模型。 如果要使用keras2onnx转换器，请参考，标识相应的ONNX操作集编号。 keras2onnx已在tensorflow

miniconda 执行 conda env create -f caffe.yaml 即可安装caffe环境，，然后pip install -r requirements.txt即可安装onnx等环境，