ONNXファイルをテキスト形式に変換して直接編集する
やりたいこと ONNX形式のファイルが手元にあって、ちょっとだけ直したい。できるだけ手軽に。 目的は、 Model Zoo等から入手したONNXファイルの、入出力の形式を変更したい（floatじゃなくてbyteにしたいとか） ONNXファイルA の出力がそのまま ONNXファイルB の入力になるので、2つをくっつけたい 等です。 方針 ONNXファイルを、バイナリ形式からテキスト形式に変換する 適当なテキストエディタで編集する テキスト形式からバイナリ形式に戻す バイナリ形式⇔テキスト形式の相互変換方法さえわかればできたも同然です。 準備 Protocol Buffer Compilerのダウンロード バイナリ形式⇔テキスト形式の変換にはProtocol Buffer Compilerを使います。というのも、そもそもONNXファイルはProtocol Bufferを使って定義された形式だか
Search result of “onnx” - Qiita
ONNXをCLIで編集するお手軽にONNXを編集する方法が ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編) ONNXモデルのチューニングテクニック (応用編１) ... ONNX
MMdnnで、tf.kerasのVGG16をONNX変換し、Neural Network Consoleへインポート。課題あり。 - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
ONNXのような共通フォーマットのメリットを、現実的に享受することを考えると、「どこかの処理系で「学習済」のモデルをONNX形式を介して、自分の処理系にとりこんでファインチューニング」ができるかどうか？が大きいです。 現時点でどこまで可能になっているのか？ それを試してみたのが、今回のテーマです。 結論から書いておきます 技術は日進月歩です。 以下は、2019年2月終了時点の記事ということを念頭に読んでくださいね。 さて。 今回やってみたのは以下の２つです。 tf.kerasの学習済VGG16モデルをONNX形式ファイルに変換する 新規に作成したシンプルなkerasモデルをONNX形式ファイルに変換する 上記のONNXファイルをNeural Network Consoleにインポートする 試した（2019/02/16）バージョンは。 Tensorflow 1.12 ／ Neural Net
ONNX形式のモデルを扱う - Qiita
○：サポート、△：一部サポート（Experimental）、×：未対応 ※1 外部プロジェクト（ONNX Organization）でサポート ※2 2018/4月頭に、Caffe2のソースコードはPyTorchプロジェクトで管理されることになり、実質PyTorchの一機能としてCaffe2が提供されるようになりました 各フレームワークのONNX Importer/Exporterサポート状況 PythonからONNX形式のモデルを扱う さて本題である、PythonからONNX形式のモデルを読み込む方法とONNX形式のモデルを作る方法を説明したいと思います。 環境構築 Anacondaのインストール ONNXは、Anacondaのインストールが必要です。 Anacondaの公式ホームページ からAnacondaをインストールします。 ONNXのインストール ONNXの公式ホームページ を参
ONNXの最適化まとめ - ぱたへね
ONNXの最適化を一通り試してみたのでまとめ。 サポートしている最適化一覧の取得 サポートしている最適化は、get_available_passesで取得できます。 from onnx import optimizer all_passes = optimizer.get_available_passes() 大きく分けると、このように分類できます。 意味のないOpの削除 （eliminate_deadend等） 2つのOpのfusion （fuse_matmul_add_bias_into_gemm等） Convへのfusion （fuse_add_bias_into_conv等） その他 convへのfuseは全く動かず、バージョンアップ待ちです。 最適化の結果 Qiitaにそれぞれまとめました。 ONNXでeliminate_deadend 最適化 ONNXで eliminate_i
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換するDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベンチマ
ONNX Runtimeでプロファイルを取ってみる - Qiita
Rasperry Pi 4のCPUでDeep Learningを高速化の続きです。 Deep Learningを高速化するためには、どの処理がどれくらいの時間を消費しているかを調査して、実際の処理時間を削減していく必要があります。そのため、まずはONNX Runtimeのプロファイル機能を使用してプロファイリングを行います。 プロファイル機能を有効にする方法はONNX公式チュートリアルに記載されています。 import onnxruntime options = onnxruntime.SessionOptions() options.enable_profiling = True # <- プロファイル機能有効化 session = onnxruntime.InferenceSession(path_to_model, options) [プロファイル対象] prof_file = se
ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ - Qiita
1.4. 参考 ONNX versioning https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Versioning.md ONNX Version Converter https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/VersionConverter.md ONNX Runtimeのバージョン互換に関するドキュメント https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Versioning.md ONNX バージョンと Windows ビルド https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/onnx-versions いまさらONNXを調べた(v1.4.1) https://tk
ONNXがサポートしている最適化一覧を取得 - Qiita
ONNXには最適化の機能も含まれています。 このプログラムを実行すると、サポートしている最適化の一覧を表示できます。 from onnx import optimizer all_passes = optimizer.get_available_passes() print("Available optimization passes:") for p in all_passes: print(p) print() Available optimization passes: eliminate_deadend eliminate_identity eliminate_nop_dropout eliminate_nop_monotone_argmax eliminate_nop_pad eliminate_nop_transpose eliminate_unused_initializer
YOLOv3のKeras版実装（keras-yolo3）をonnxに変換する - Qiita
TL;DR YOLOv3のKeras版実装を利用したオリジナルデータ学習手順（2020年6月24日時点）で作成したHDF5形式（*.h5）をONNX形式に変換する方法 参考とするサイト axinc-ai/yolov3-face onnx/keras-onnx 注意点 変換したonnxファイルで推論できないことがありました。元々用意されていたonnxファイルでは推論できています。詳細な条件はまだ特定できていません。 別の方に指摘いただいたのですが、Netronで確認すると元々のリポジトリでは作成されるONNXファイルのファイルバージョンがONNX v6です。しかし、pip install keras2onnx==1.5.1を行うとonnx=1.7.0がインストールされる影響で作成されるONNXファイルのバージョンがONNX v7となるため、正常動作しないと思われます。 onnx, onnxc
Windows Machine LearningでTinyYolo-v2を実行する - Qiita
概要 Windows10でWindows Machine Learningを使用することができるようになりました。ONNXモデルを実行することができ、Direct X12ベースのGPUであれば、CUDAに依存しないため、Nvidia以外のGPUでもGPUで処理を高速化することができます。 作成したコードは、少し整理してからgitで公開したいと思います。 YOLOは、現在はv3が公開されていますが公開されているV2のモデルを使用します。 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ TinyYolo-v2のONNXモデルがダウンロードできます。 https://github.com/onnx/models/tree/master/tiny_yolov2 Yolov2では、セマンティックセグメンテーションのような考え方を取り入れて、クラス分類と矩形を一気に計算します。L
ONNX Chainer + OpenCV メモ - Qiita
Chainerで学習したモデルをVCで実行したいというのがきっかけ． Chainerで自作NNモデルをONNX形式ではき出してOpenCV dnnで読み込んでみたので忘れないようにメモ． 概要 [0] 環境:Win10x64 + VisualStudio2015 + Opencv3.4.5+Anaconda3-2019(Python3.7.1 -- >3.6.7) [1] 回帰モデルをNNで学習． [2] ONXX形式で学習済みモデルを保存． [3] OpenCV3.4.5(C++)で学習済みモデルを読み込み予測する． [1] 回帰モデルの学習 (1) NNモデル NNモデルは，入力1，中間層x2，出力2層モデルとした． モデルは色々変えてみるとおもしろいかもしない． class MyChain(Chain): def __init__(self, n_units=10): super(M
Windows MLを使ったTiny Yolo V2によるオフライン物体検知のサンプル - Qiita
ONNXでのオフライン推論の魅力 Windows MLが登場しオフラインでの機械学習の幅が１つ広がりました。オフラインでの実行の魅力は何より通信のオーバーヘッドがないことです。これは非常に大きく、アプリケーションのUXにかなりインパクトがあります。 一般的にはオンラインの方が推論に必要な計算リソース非常に潤沢です。ですが通信が伴うためそのためのデータ転送等で時間がかかります。また、通信障害が発生するとシステム自体が利用不可になるという自体にもつながります。 反面オフラインはこのような通信部分の制御が全て省略できます。ただし、ローカルマシンのスペックが推論に影響を与えます。 それでも、オフラインでの推論によるメリットは非常に大きいといえると思います。 Windows ML の状況 最近ようやくWindows 10 October Update(1809)が再開され、新しいWindows ML
HoloLensのInsider Preview版1809(17763)でWindows MLを使うTips - Qiita
Windows MLについて Windows MLはONNXを呼ばれる学習済みモデルを利用し、ローカルマシン上で機械学習の推論が実行できるAPIです。 学習済みモデルから生成したONNXがあれば誰でもオフラインでの機械学習の恩恵を受けることができます。 このAPIはOSバージョン1803（春のアップデート）から導入されています。 このような状況の中HoloLensの日本語版でOSバージョン1809（ビルド番号17663)を使いながらWindows MLでONNX（Tiny Yolo V2）を取扱う実験を行いました。その結果現時点では色々と扱いが難しいところが多く、その情報をTipsとして共有します。 実際にTiny Yolo V2を導入したアプリの構築については別記事で紹介します。 HoloLensで実験しましたが、一般のWindows OS全般同じだと思います。 Windows MLのO
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Build ONNXRuntime from Source on Windows 10
Using Windows ML, ONNX, and NVIDIA Tensor Cores | NVIDIA Technical Blog
GitHub - daquexian/onnx-simplifier: Simplify your onnx model
GitHub - onnx/optimizer: Actively maintained ONNX Optimizer
TensorRT ONNX YOLOv3
Introduction to Python calling C++ PYBIND11 - Programmer Sought