깜태

지난 시간에 C++에서 ONNX 환경 테스트를 실행하였는데요, 이번 시간에는 PyTorch에서 딥러닝 모델을 C++ onnx로 변경하는 방법에 대해 써보겠습니다. 첫단계로, PyTorch 사이트에서 https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#id2에서 model을 onnx로 변경하는 방법을 숙지합니다. torch.onnx.export(model, dummy_input, "alexnet.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names) 보통은 학습이 된 model을 옮기실텐데, model 선언 이후, torch.load, model.load_state_dict로 모델에 weight값을 불러와야 ..

지난 포스터에서 Windows C++ ONNX 환경 설정을 하였습니다. 이번 시간에는 ONNX를 환경 테스트 하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 지난 시간에 https://github.com/microsoft/onnxruntime 사이트에서 onnx 환경을 다운받았는데요, onnx 환경이 제대로 작동하는지 확인하기 위해, 아래 경로의 사이트에서 cpp 예제 파일을 실행해봅시다. #include #include #include int main(int argc, char* argv[]) { //************************************************************************* // initialize enviroment...one enviroment per pr..

[환경설정] 1) Visual Studio 2017, CUDA, CUDNN, 파이썬, CMake가 설치해야 함 2) Unicode 변경 3) https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 에서 모델변환 방법을 숙지하여 실행해 해당 모델을 onnx 형식으로 바꿉니다. 4) 시작 메뉴 > VS 2017용 x64 네이티브 도구 명령 프롬프트 실행 5) git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime 6) 다운받은 폴더로 이동 후, cd onnxruntime 7-1) Debug용 설치 build.bat --use_cuda --cudnn_home "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v1..