onnx动态分辨率

onnx导出动态分辨率

pytorch1.4.0版本，不挑cuda版本，mxnet tf挑cuda版本

人脸检测可以用

  

   

    

     

    
    

     

         output_onnx = 'abcd.onnx'
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       input_names = ["images"]
     
    
   

    

     

    
    

     

       output_names = ["detects"]
     
    
   

    

     

    
    

     

       inputs = torch.randn(1, 3, 360, 640)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       dynamic_axes = {'images': {0: 'batch',2:'batch',3:'batch'}, 'detects': {0: 'batch'}}
     
    
   

    

     

    
    

     
 # torch.onnx.export(net, inputs, output_onnx, input_names=inputs, output_names=outputs,
     
    
   

    

     

    
    

     
 # dynamic_axes=dynamic_axes)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       torch_out = torch.onnx._export(net, inputs, output_onnx, export_params=True, verbose=False,
     
    
   

    

     

    
    

     

       input_names=input_names, output_names=output_names,opset_version=11,dynamic_axes=dynamic_axes)
     
    
   

    

     

    
    

     

       print("==> Exporting model to ONNX format at '{}'".format(output_onnx))
     
    
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/104510401