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mmdeploy
mirror of https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git
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[Docs] Improve Chinese and English build.md (#191) 

* Improve build.md

* Improve chinese build.md

* Imporve Chinese doc, using 您 when translate 'you'

* Update build.md, change pip install cmd
pull/217/head
HinGwenWoong 2022-03-07 17:19:03 +08:00 committed by GitHub
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No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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4
README_zh-CN.md
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@ -97,7 +97,7 @@ MMDeploy 是一个开源深度学习模型部署工具箱，它是 [OpenMMLab](h
## 引用
如果你在研究中使用了本项目的代码或者性能基准，请参考如下 bibtex 引用 MMDeploy:
如果您在研究中使用了本项目的代码或者性能基准，请参考如下 bibtex 引用 MMDeploy:
```BibTeX
@misc{=mmdeploy,
@ -148,4 +148,4 @@ MMDeploy 是一个开源深度学习模型部署工具箱，它是 [OpenMMLab](h
- 🏃 获取更高效的问题答疑和意见反馈
- 🔥 提供与各行各业开发者充分交流的平台
干货满满 📘，等你来撩 💗，OpenMMLab 社区期待您的加入 👬
干货满满 📘，等您来撩 💗，OpenMMLab 社区期待您的加入 👬

18
docs/en/build.md
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@ -10,6 +10,7 @@ We provide building methods for both physical and virtual machines. For virtual
```bash
git clone -b master git@github.com:open-mmlab/mmdeploy.git MMDeploy
cd MMDeploy
export MMDEPLOY_DIR=$(pwd)
git submodule update --init --recursive
```
@ -49,7 +50,7 @@ We provide building methods for both physical and virtual machines. For virtual
```bash
# Add repository if ubuntu < 18.04
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
# Install
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g++-7
```
@ -105,7 +106,7 @@ Valid keys for the extras field are: `all`, `tests`, `build`, `optional`.
### Build SDK
Readers can skip this chapter if you are only interested in model converter.
You can skip this chapter if you are only interested in model converter.
#### Dependencies
@ -156,7 +157,6 @@ Each package's installation command is given based on Ubuntu 18.04.
`-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON`
- Enabling Devices
By default, only CPU device is included in the target devices. You can enable device support for other devices by
@ -179,13 +179,13 @@ Each package's installation command is given based on Ubuntu 18.04.
e.g. `-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt;ort;pplnn;ncnn;openvino"`
A path to the inference engine library is also needed. The following backends are currently supported
| library | name | path setter |
|-------------|----------|-----------------|
| PPL.nn | pplnn | pplnn_DIR |
| ncnn | ncnn | ncnn_DIR |
| ONNXRuntime | ort | ONNXRUNTIME_DIR |
| library | name | path setter |
|-------------|----------|--------------------------|
| PPL.nn | pplnn | pplnn_DIR |
| ncnn | ncnn | ncnn_DIR |
| ONNXRuntime | ort | ONNXRUNTIME_DIR |
| TensorRT | trt | TENSORRT_DIR & CUDNN_DIR |
| OpenVINO | openvino | InferenceEngine_DIR |
| OpenVINO | openvino | InferenceEngine_DIR |
- Enabling codebase's postprocess components

80
docs/zh_cn/build.md
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@ -34,7 +34,7 @@
要求 cmake>=3.14.0, 通过如下指令安装 cmake。您也通过 [cmake](https://cmake.org/install) 官网查看更多安装信息。
```bash
apt-get install -y libssl-dev
sudo apt-get install -y libssl-dev
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.20.0/cmake-3.20.0.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.20.0.tar.gz
cd cmake-3.20.0
@ -48,8 +48,9 @@
MMDeploy SDK 使用了 C++17 特性，因此需要安装gcc 7+以上的版本。
```bash
# Add repository if ubuntu < 18.04
# 如果 Ubuntu 版本 < 18.04，需要加入仓库
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
# 安装
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g++-7
```
@ -98,15 +99,15 @@ pip install -e .
**Note**
- 有些依赖项是可选的。运行 `pip install -e .` 将进行最小化依赖安装。 如果需安装其他可选依赖项，请执行`pip install -r requirements/optional.txt`，
或者 `pip install -e . [optional]`。其中，`[optional]`可以填写`all`, `tests`, `build`, `optional`
或者 `pip install -e . [optional]`。其中，`[optional]`可以替换为：`all`、`tests`、`build` 或 `optional`。
### 构建 SDK
读者如果只对模型转换感兴趣，那么可以跳过本章节
如果您只对模型转换感兴趣，那么可以跳过本章节
#### 安装依赖项
目前，SDK在Linux-x86_64经过测试验证，未来将加入对更多平台的支持。 使用SDK，需要安装若干依赖包。本文以 Ubuntu 18.04为例，逐一介绍各依赖项的安装方法
目前，SDK在Linux-x86_64经过测试验证，未来将加入对更多平台的支持。 使用SDK，需要安装若干依赖包。本章节以 Ubuntu 18.04 为例，逐一介绍各依赖项的安装方法。
- OpenCV 3+
@ -127,7 +128,7 @@ pip install -e .
sudo dpkg -i libspdlog-dev_0.16.3-1_amd64.deb
```
你也可以使用spdlog源码编译，激活它更多的特性。但是，请务必打开 **`-fPIC`** 编译选项。
您也可以使用spdlog的源码进行编译，激活它更多的特性。但是，请务必打开 **`-fPIC`** 编译选项。
- pplcv
@ -142,7 +143,7 @@ pip install -e .
```
- 推理引擎
SDK 和 model converter 使用相同的推理引擎。 请参考前文中”安装推理引擎“章节，选择合适的进行安装.
SDK 和 model converter 使用相同的推理引擎。 请参考前文中[安装推理引擎](#安装推理引擎)章节，以此来选择合适的引擎进行安装.
#### 设置编译选项
@ -152,26 +153,26 @@ pip install -e .
- 设置目标设备
cpu 是 SDK 目标设备的默认选项。你也可以通过`MMDEPLOY_TARGET_DEVICES`传入其他设备名称。当有多个设备时，设备名称之间使用分号隔开。
cpu 是 SDK 目标设备的默认选项。您也可以通过`MMDEPLOY_TARGET_DEVICES`传入其他设备名称。当有多个设备时，设备名称之间使用分号隔开。
比如，`-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cpu;cuda"`。
当前，SDK支持以下设备，
当前，SDK支持以下设备：
| 设备 | 名称 | 查找路径 |
| :--- | :--- | :--------------------------------- |
| Host | cpu | N/A |
| CUDA | cuda | CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 和 pplcv_DIR |
如果你的开发环境中有多个cuda版本，则需要通过`-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/path/of/cuda`来明确使用的版本。
如果您的开发环境中有多个cuda版本，则需要通过`-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/path/of/cuda`来明确使用的版本。
于此同时，还需设置`-Dpplcv_DIR=ppl.cv/path/install/lib/cmake/ppl`，用以编译cuda平台下的图像处理算子。
- 设置推理后端
**默认情况下，SDK不设置任何后端**, 因为它与应用场景高度相关。你可以通过设置`MMDEPLOY_TARGET_BACKENDS`激活感兴趣的推理后端。
当选择多个时， 中间使用分号隔开。比如，`-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt;ort;pplnn;ncnn;openvino"`
**默认情况下，SDK不设置任何后端**, 因为它与应用场景高度相关。您可以通过设置`MMDEPLOY_TARGET_BACKENDS`激活感兴趣的推理后端。
当选择多个时， 中间使用分号隔开。比如：`-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt;ort;pplnn;ncnn;openvino"`
构建时，几乎每个后端，都需设置一些环境变量，用来查找依赖包。
下表展示了目前SDK支持的后端，以及构建时，每个后端需要设置的变量。
下表展示了目前SDK支持的后端，以及构建时，每个后端需要设置的变量：
| 推理引擎 | 名称 | 查找路径 |
| 推理引擎 | 名称 | 查找路径 |
| :---------- | :------- | :----------------------- |
| PPL.nn | pplnn | pplnn_DIR |
| ncnn | ncnn | ncnn_DIR |
@ -187,32 +188,33 @@ pip install -e .
- 汇总以上
下文展示2个构建SDK的样例，分别用于不同的运行环境。
使用cpu设备和ONNXRuntime推理，请参考
```Bash
mkdir build && cd build
cmake .. \
- 使用cpu设备和ONNXRuntime推理，请参考
```Bash
mkdir build && cd build
cmake .. \
-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-7 \
-DONNXRUNTIME_DIR=/path/to/onnxruntime \
-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES=cpu \
-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=ort \
-DMMDEPLOY_CODEBASES=all
cmake --build . -- -j$(nproc) && cmake --install .
```
- 使用cuda设备和TensorRT推理，请按照此例构建
```Bash
mkdir build && cd build
cmake .. \
-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-7 \
-DONNXRUNTIME_DIR=/path/to/onnxruntime \
-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES=cpu \
-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=ort \
-Dpplcv_DIR=/path/to/ppl.cv/cuda-build/install/lib/cmake/ppl \
-DTENSORRT_DIR=/path/to/tensorrt \
-DCUDNN_DIR=/path/to/cudnn \
-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cuda;cpu" \
-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=trt \
-DMMDEPLOY_CODEBASES=all
cmake --build . -- -j$(nproc) && cmake --install .
```
使用cuda设备和TensorRT推理，请按照此例构建
```Bash
mkdir build && cd build
cmake .. \
-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-7 \
-Dpplcv_DIR=/path/to/ppl.cv/cuda-build/install/lib/cmake/ppl \
-DTENSORRT_DIR=/path/to/tensorrt \
-DCUDNN_DIR=/path/to/cudnn \
-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cuda;cpu" \
-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=trt \
-DMMDEPLOY_CODEBASES=all
cmake --build . -- -j$(nproc) && cmake --install .
```
cmake --build . -- -j$(nproc) && cmake --install .
```

24
docs/zh_cn/get_started.md
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@ -1,26 +1,26 @@
## 快速上手
MMDeploy提供了一系列工具，帮助你更轻松的将OpenMMLab下的算法部署到各种设备与平台上。你可以使用我们设计的流程一“部”到位，也可以定制你自己的转换流程。这份指引将会向你展示MMDeploy的基本使用方式，并帮助你将 MMDeploy SDK 整合进你的应用。
MMDeploy提供了一系列工具，帮助您更轻松的将OpenMMLab下的算法部署到各种设备与平台上。您可以使用我们设计的流程一“部”到位，也可以定制您自己的转换流程。这份指引将会向您展示MMDeploy的基本使用方式，并帮助您将 MMDeploy SDK 整合进您的应用。
### 准备工作
首先我们需要根据[安装指南](./build.md)正确安装MMDeploy。**注意！** 不同推理后端的安装方式略有不同。可以根据下面的介绍选择最适合你的推理后端：
首先我们需要根据[安装指南](./build.md)正确安装MMDeploy。**注意！** 不同推理后端的安装方式略有不同。可以根据下面的介绍选择最适合您的推理后端：
- [ONNXRuntime](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/onnxruntime.html): ONNX Runtime 是一个跨平台的机器学习训练推理加速器，通过图形优化和变换以及硬件加速器提供优秀的推理性能。<span style="color:red">拥有完善的对ONNX的支持</span>。
- [TensorRT](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/tensorrt.html): NVIDIA® TensorRT™ 是一个用于高性能深度学习推理的开发工具包（SDK）。借助Nvidia的设备特性，TensorRT可以优化模型的推理，提供更低的推理延迟以及更高的吞吐量。如果你希望将模型部署在<span style="color:red">NVIDIA硬件设备</span>上，那么TensorRT就是一个合适的选择。
- [ncnn](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/ncnn.html): ncnn 是一个<span style="color:red">为手机端极致优化</span>的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。
- [TensorRT](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/tensorrt.html): NVIDIA® TensorRT™ 是一个用于高性能深度学习推理的开发工具包（SDK）。借助Nvidia的设备特性，TensorRT可以优化模型的推理，提供更低的推理延迟以及更高的吞吐量。如果您希望将模型部署在<span style="color:red">NVIDIA硬件设备</span>上，那么TensorRT就是一个合适的选择。
- [ncnn](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/ncnn.html): ncnn 是一个<span style="color:red">为手机端极致优化</span>的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到您的指尖。
- [PPLNN](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/pplnn.html): PPLNN是一个为高效AI推理所开发的高性能深度学习推理引擎。可以用于各种ONNX模型的推理。并且<span style="color:red">对OpenMMLab有非常强的支持</span>。
- [OpenVINO](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/openvino.html): OpenVINO™ 是一个为优化与部署AI推理开发的开源工具集。该工具集<span style="color:red">可无缝集成到 Intel 硬件平台</span>，包括最新的神经网络加速芯片，Intel计算棒，边缘设备等。
选择最适合你的推理后端，点击对应的连接查看具体安装细节
选择最适合您的推理后端，点击对应的连接查看具体安装细节
### 模型转换
一旦你完成了MMDeploy的安装，就可以用一条指令轻松的将OpenMMLab的PyTorch模型转换成推理后端支持的格式！以 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 中的 `Faster-RCNN` 到 `TensorRT` 的转换为例：
一旦您完成了MMDeploy的安装，就可以用一条指令轻松的将OpenMMLab的PyTorch模型转换成推理后端支持的格式！以 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 中的 `Faster-RCNN` 到 `TensorRT` 的转换为例：
```bash
# 本例假设 MMDeploy 所在目录为 ${MMDEPLOY_DIR}， MMDetection 所在目录为 ${MMDET_DIR}
# 如果你不知道具体的安装位置，可以在终端通过命令 `pip show mmdeploy` 和 `pip show mmdet` 查看
# 如果您不知道具体的安装位置，可以在终端通过命令 `pip show mmdeploy` 和 `pip show mmdet` 查看
python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/deploy.py \
${MMDEPLOY_DIR}/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.py \
@ -40,11 +40,11 @@ python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/deploy.py \
<任务名>_<推理后端>-[后端特性]_<动态模型支持>.py
```
可以很容易的通过文件名来确定最适合的那个配置文件。如果你希望定制自己的转换配置，可以修改配置文件中的具体条目。我们提供了 [如何编写配置文件](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/tutorials/how_to_write_config.html) 来指导你如何进行编辑。
可以很容易的通过文件名来确定最适合的那个配置文件。如果您希望定制自己的转换配置，可以修改配置文件中的具体条目。我们提供了 [如何编写配置文件](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/tutorials/how_to_write_config.html) 来指导您如何进行编辑。
### 模型推理
得到了转换后的模型之后，就可以使用推理后端提供的API来进行推理。也许你想绕过API的学习与开发，确认下转换后的模型效果。我们提供了对这些API的统一封装：
得到了转换后的模型之后，就可以使用推理后端提供的API来进行推理。也许您想绕过API的学习与开发，确认下转换后的模型效果。我们提供了对这些API的统一封装：
```python
from mmdeploy.apis import inference_model
@ -115,7 +115,7 @@ pip install -v -e .
#### 下载 Faster R-CNN 的模型文件
请从[本链接](https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth)下载模型文件，放在`{MMDET_ROOT}/checkpoints`目录下。其中`{MMDET_ROOT}`为你的MMDetection的根目录。
请从[本链接](https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth)下载模型文件，放在`{MMDET_ROOT}/checkpoints`目录下。其中`{MMDET_ROOT}`为您的MMDetection的根目录。
#### 安装 MMDeploy 以及 ONNX Runtime
@ -170,7 +170,7 @@ make -j$(nproc) && make install
```bash
# 本例假设 MMDeploy 所在目录为 ${MMDEPLOY_DIR}， MMDetection 所在目录为 ${MMDET_DIR}
# 如果你不知道具体的安装位置，可以在终端通过命令 `pip show mmdeploy` 和 `pip show mmdet` 查看
# 如果您不知道具体的安装位置，可以在终端通过命令 `pip show mmdeploy` 和 `pip show mmdet` 查看
python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/deploy.py \
${MMDEPLOY_DIR}/configs/mmdet/detection/detection_onnxruntime_dynamic.py \
@ -209,7 +209,7 @@ export SPDLOG_LEVEL=warn
### 新模型的支持？
如果你希望使用的模型尚未被 MMDeploy 所支持，你可以尝试自己添加对应的支持。我们准备了如下的文档：
如果您希望使用的模型尚未被 MMDeploy 所支持，您可以尝试自己添加对应的支持。我们准备了如下的文档：
- 请阅读[如何支持新模型](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/tutorials/how_to_support_new_models.html)了解我们的模型重写机制。
最后，欢迎大家踊跃提PR。

12
docs/zh_cn/tutorials/how_to_convert_model.md
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@ -27,8 +27,8 @@
#### 准备工作
1. 安装你的目标后端。 你可以参考 [ONNXRuntime-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/onnxruntime.html) ，[TensorRT-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/tensorrt.html) ，[NCNN-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/ncnn.html) ，[PPLNN-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/pplnn.html), [OpenVINO-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/openvino.html)。
2. 安装你的目标代码库。 你可以参考 [MMClassification-install](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/install.md)， [MMDetection-install](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/zh_cn/get_started.md)， [MMSegmentation-install](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs/zh_cn/get_started.md#installation)， [MMOCR-install](https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/install.html)， [MMEditing-install](https://github.com/open-mmlab/mmediting/blob/master/docs/zh_cn/install.md)。
1. 安装您的目标后端。 您可以参考 [ONNXRuntime-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/onnxruntime.html) ，[TensorRT-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/tensorrt.html) ，[NCNN-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/ncnn.html) ，[PPLNN-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/pplnn.html), [OpenVINO-install](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/backends/openvino.html)。
2. 安装您的目标代码库。 您可以参考 [MMClassification-install](https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/zh_CN/install.md)， [MMDetection-install](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/zh_cn/get_started.md)， [MMSegmentation-install](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs/zh_cn/get_started.md#installation)， [MMOCR-install](https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/install.html)， [MMEditing-install](https://github.com/open-mmlab/mmediting/blob/master/docs/zh_cn/install.md)。
#### 使用方法
@ -63,9 +63,9 @@ python ./tools/deploy.py \
#### 如何查找pytorch模型对应的部署配置文件
1. 在 `configs/` 文件夹中找到模型对应的代码库文件夹。 例如，转换一个yolov3模型你可以查找到 `configs/mmdet` 文件夹。
2. 根据模型的任务类型在 `configs/codebase_folder/` 下查找对应的文件夹。 例如yolov3模型，你可以查找到 `configs/mmdet/detection` 文件夹。
3. 在 `configs/codebase_folder/task_folder/` 下找到模型的部署配置文件。 例如部署yolov3你可以使用 `configs/mmdet/detection/detection_onnxruntime_dynamic.py`。
1. 在 `configs/` 文件夹中找到模型对应的代码库文件夹。 例如，转换一个yolov3模型您可以查找到 `configs/mmdet` 文件夹。
2. 根据模型的任务类型在 `configs/codebase_folder/` 下查找对应的文件夹。 例如yolov3模型，您可以查找到 `configs/mmdet/detection` 文件夹。
3. 在 `configs/codebase_folder/task_folder/` 下找到模型的部署配置文件。 例如部署yolov3您可以使用 `configs/mmdet/detection/detection_onnxruntime_dynamic.py`。
#### 示例
@ -82,7 +82,7 @@ python ./tools/deploy.py \
### 如何评测模型
你可以尝试去评测转换出来的模型 ，参考 [how_to_evaluate_a_model](./how_to_evaluate_a_model.md)。
您可以尝试去评测转换出来的模型 ，参考 [how_to_evaluate_a_model](./how_to_evaluate_a_model.md)。
### 各后端已支持导出的模型列表

2
docs/zh_cn/tutorials/how_to_use_docker.md
View File

@ -32,7 +32,7 @@ docker run --gpus all -it -p 8080:8081 mmdeploy:master-gpu
1. CUDA error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain:
如 [这里](https://forums.developer.nvidia.com/t/cuda-error-the-provided-ptx-was-compiled-with-an-unsupported-toolchain/185754)所说，更新 GPU 的驱动到你的GPU能使用的最新版本。
如 [这里](https://forums.developer.nvidia.com/t/cuda-error-the-provided-ptx-was-compiled-with-an-unsupported-toolchain/185754)所说，更新 GPU 的驱动到您的GPU能使用的最新版本。
2. docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
```

6
docs/zh_cn/tutorials/how_to_write_config.md
View File

@ -32,7 +32,7 @@ ONNX 配置信息描述了如何将PyTorch模型转换为ONNX模型。
### ONNX配置信息参数说明
- `type`: 配置信息类型。 默认为 `onnx`。
- `export_params`: 如果指定，将导出模型所有参数。如果你只想导出未训练模型将此项设置为 False。
- `export_params`: 如果指定，将导出模型所有参数。如果您只想导出未训练模型将此项设置为 False。
- `keep_initializers_as_inputs`:
如果为 True，则所有初始化器（通常对应为参数）也将作为输入导出，添加到计算图中。 如果为 False，则初始化器不会作为输入导出，不添加到计算图中，仅将非参数输入添加到计算图中。
@ -58,7 +58,7 @@ onnx_config = dict(
### 动态尺寸输入和输出配置
如果模型要求动态尺寸的输入和输出，你需要在ONNX配置信息中加入dynamic_axes配置。
如果模型要求动态尺寸的输入和输出，您需要在ONNX配置信息中加入dynamic_axes配置。
- `dynamic_axes`: 描述输入和输出的维度信息。
@ -171,7 +171,7 @@ onnx_config = dict(
```
- `task name`: 模型任务类型。
- `backend name`: 推理框架名称。注意：如果你使用了量化，你需要指出量化类型。例如 `tensorrt-int8`。
- `backend name`: 推理框架名称。注意：如果您使用了量化，您需要指出量化类型。例如 `tensorrt-int8`。
- `dynamic or static`: 动态或者静态尺寸导出。 注意：如果推理框架需要明确的形状信息，您需要添加输入大小的描述，格式为`高度 x 宽度`。 例如 `dynamic-512x1024-2048x2048`, 这意味着最小输入形状是`512x1024`，最大输入形状是`2048x2048`。
#### 示例