Fail to export the model in PyTorch

https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/PytorchAddExportSupport.md#fail-to-export-the-model-in-pytorch

1. RuntimeError: ONNX export failed: Couldn't export operator aten::rsqrt

2. RuntimeError: ONNX export failed: Couldn't export operator aten::reshape

原因:pytorch-1.0.1不支持reshape操作

解决:~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/torch/onnx/symbolic.py

在该文件中添加代码

def reshape(g, self, shape):
return view(g, self, shape) def reshape_as(g, self, other):
shape = g.op('Shape', other)
return reshape(g, self, shape)

3. ONNX export failed on ATen operator group_norm because torch.onnx.symbolic.group_norm does not exist

解决:~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/torch/onnx/symbolic.py

@parse_args('v', 'i', 'v', 'v', 'f', 'i')
def group_norm(g, input, num_groups, weight, bias, eps, cudnn_enabled):
return g.op("ATen", input, weight, bias, num_groups_i=num_groups,
eps_f=eps, cudnn_enabled_i=cudnn_enabled, operator_s="group_norm")

pytorch转onnx问题的更多相关文章

  1. 从PyTorch到ONNX的端到端AlexNet

    从PyTorch到ONNX的端到端AlexNet 这是一个简单的脚本,可将Torchvision中定义的经过预训练的AlexNet导出到ONNX中.运行一轮推理Inference,然后将生成的跟踪模型 ...

  2. 生产与学术之Pytorch模型导出为安卓Apk尝试记录

    生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->a ...

  3. pytorch模型结构可视化,可显示每层的尺寸

    最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch . ...

  4. F#周报2019年第6期

    新闻 应用F#挑战活动 Visual F#:锁定VS 2019正式版本 Visual F#:VS 2019工具性能 ML.NET 0.10发布 F# eXchange 2019即将来临 Visual ...

  5. 让你的AI模型尽可能的靠近数据源

    来源:Redislabs作者:Pieter Cailliau.LucaAntiga翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 简介 今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本,预集成了[tensor ...

  6. 痞子衡嵌入式:Ethos-U55,ARM首款面向Cortex-M的microNPU

    大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是ARM Ethos-U55. ARM 前几天刚发布了 Cortex-M 家族最新一款内核 - Cortex-M55 以及首款面向 Cor ...

  7. MLPerf Inference 0.7应用

    MLPerf Inference 0.7应用 三个趋势继续推动着人工智能推理市场的训练和推理:不断增长的数据集,日益复杂和多样化的网络,以及实时人工智能服务. MLPerf 推断 0 . 7 是行业标 ...

  8. 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. ...

  9. 使用TensorRT对caffe和pytorch onnx版本的mnist模型进行fp32和fp16 推理 | tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model

    本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/,欢迎阅读最新内容! tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch ...

随机推荐

  1. webdriervAPI(多表单切换)

    讲三个方法 driver.switch_to.frame("第一个iframe标签属性值") driver.switch_to.frame(" 第二个iframe标签属性 ...

  2. 建立自己的数据类型——C结构体归纳

    一.建立结构体类型 1.申明结构体类型 struct 结构体名 { 成员表列(类型名 成员名:); }: 例如: struct Person { char name; int age; char se ...

  3. linux中sleep详解实例

    在linux编程中,有时候会用到定时功能,常见的是用sleep(time)函数来睡眠time秒:但是这个函数是可以被中断的,也就是说当进程在睡眠的过程中,如果被中断,那么当中断结束回来再执行该进程的时 ...

  4. 使用tensorflow训练SSD(一):相关环境的配置

    在使用TensorFlow进行目标检测时,首先需要下载tensorflow object detection API模型,该模型的下载地址为https://github.com/tensorflow/ ...

  5. 【转帖】龙芯3A3000处理器深度评测:和Intel、AMD差距巨大

    龙芯3A3000处理器深度评测:和Intel.AMD差距巨大 https://www.eefocus.com/mcu-dsp/424623/r0 作者非计算机科班毕业 让我汗颜. 我计算机毕业都不知道 ...

  6. oracle授予权限

    CONNECT角色:    --是授予最终用户的典型权利,最基本的 CREATE    SESSION    --建立会话 RESOURCE角色:    --是授予开发人员的    CREATE    ...

  7. Scala当中parallelize并行化的用法

    [学习笔记] parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象.集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集.例如:val rdd03 = ...

  8. lab3:系统调用

    jos系统调用函数链 记录自己对jos系统调用实现的理解. 用户程序访问系统服务的方法 用户使用系统服务的方式大概分为如下几种: (1)用户程序---->库函数----->系统调用---- ...

  9. Netty源码剖析-接受数据

    参考文献:极客时间傅健老师的<Netty源码剖析与实战>Talk is cheap.show me the code! ----主线:worker thread ①多路复用器(Select ...

  10. 整体二分(模板一)静态区间第K大

    #define IOS ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); #include <cstdio>//sprintf islower isupp ...