专栏算法工具链horizon_swin-t的onnx模型转换

horizon_swin-t的onnx模型转换

已解决
在做梦了2023-07-17
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1.天工开物开发包OpenExplorer版本：J5_OE_1.1.40
2.问题定位：onnx模型转换
3.问题具体描述：我在学习地平线 Swin-T 参考算法-v1.2.0这篇文章时，发现当量化训练结束后，只生成了ckpt权重文件，请问我该又如何将用于量化训练的qat模型和int模型转成onnx格式呢？
算法工具链
征程5
评论1
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  • 颜值即正义
    Lv.2
    您好，地平线工具链在持续迭代优化，为了给您提供更好的服务，希望您能抽出3分钟左右的时间，将您在使用工具链期间的感受和建议告诉我们，您的宝贵意见对我们很重要，非常感谢！问卷链接：https://wenjuan.feishu.cn/m/cfm?t=st64p6krU3Ji-yvhv
    2023-07-17
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    • 在做梦了回复颜值即正义:

      我试了一下，int模型是直接用export_onnx.py转换吗？那qat模型呢？

      2023-07-17
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    • 颜值即正义回复在做梦了:
      你好，导出swint参考算法的qat onnx 需要2步，1. 首先需要在config文件在增加以下字段：
      onnx_cfg = dict(
          model=deploy_model,
          stage="qat",
          inputs=deploy_inputs,
          model_convert_pipeline=dict(
              type="ModelConvertPipeline",
              qat_mode="fuse_bn",
              converters=[
                  dict(type="Float2QAT"),
                  dict(
                      type="LoadCheckpoint",
                      checkpoint_path=os.path.join(
                          ckpt_dir, "qat-checkpoint-best.pth.tar"
                      ),
                  ),
              ],
          ),
      )

      注：checkpoint_path为加载的qat权重路径

      2. 然后运行python3 tools/export_onnx.py -c configs/classification/horizon_swin_transformer.py 导出onnx;

      导出的onnx在ckpt_dir目录下。

      2023-07-17
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    • 在做梦了回复颜值即正义:

      您好，那转int_infer模型是不是只需要把onnx_cfg修改为：

      stage="int_infer"，

      model_convert_pipeline=dict(

              type="ModelConvertPipeline",

              converters=[

                  dict(type="QAT2Quantize"),

                  dict(

                      type="LoadCheckpoint",

                      checkpoint_path=os.path.join(

                          ckpt_dir, "int_infer-checkpoint-last.pth.tar"

                      ),

                  ),

              ],

          )

      即可？

      2023-07-17
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    • 颜值即正义回复在做梦了:
      可以的，确保model_convert_pipeline字典和int_infer_predictor字段中的model_convert_pipeline字段一致
      2023-07-17
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