PaddleSeg官方提供的轻量级PP-HumanSeg模型转换为onnx，输出为argmax的索引值。

yolov5 pytorch模型转onnx并用python ,c++ ，java进行推理

如下所示： import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM device = torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu) def test(): model = PlainC3AENetCBAM() pthfile = r'/home/joy/Projects/models/emotion/PlainC3AENet.pth' loaded_model = torch.load

在MATLAB内导入和导出ONNX:trade_mark:（开放神经网络交换）模型，以与其他深度学习框架互操作。 ONNX使模型可以在一个框架中进行训练，然后转移到另一个框架中进行推理。 从操作系统或在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例： %%导出为ONNX模型格式净=挤压％导出的预训练模型filename ='squeezenet.onnx'; exportONNXNetwork（net，文件名）; %%导入导出的网络net2 = importONNXNetwork（'squeezenet.onnx'，'OutputLayerType'，'classification'）; ％在随机输入图像上比较两个网络的预测img = rand（net.Layers（1）.I

onnx2keras ONNX至Keras深度神经网络转换器。 要求 TensorFlow 2.0 原料药 onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} onnx_model ：要转换的ONNX模型 input_names ：带有图形输入名称的列表 input_shapes ：覆盖输入形状（实验性的） name_policy ：[' name_policy '，'short'，'default']覆盖图层名称（实验性） verbose ：详细输出 change_ordering:将排序更改为HWC（实验性） 入门 ONNX模型 import onnx from onnx2

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教程 是一种开放标准格式，用于表示机器学习模型。 ONNX得到了许多支持，已在许多框架和工具中实现了该功能。 这些图像可方便您开始使用ONNX和本页上的教程 获取ONNX模型 预先训练的模型： 针对常见情况提供了许多预先训练的。 服务：基于云的服务会为您的数据生成自定义的ONNX模型（请参见下文） 转换各种框架中的模型（请参见下文） 服务 以下是可以输出为您的数据定制的ONNX模型的服务列表。 转换为ONNX格式 框架/工具 安装 教程 和onnx / onnxmltools 例子 Caffe2 caffe2软件包的一部分 例子 链条机 链接器 例子 认知工具包（CNTK） 内建的 例子 CoreML（苹果） onnx / onnxmltools 例子 凯拉斯 onnx / keras-onnx 例子 LibSVM onnx / onnxmltools 例子 轻型GB

约洛夫5Wpf 使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型

用于使用https://github.com/Mashiro009/wenet-online-decoder-onnx的仓库代码进行测试的 WeNet开源ONNX模型

注意：此回购已弃用！ onnx-mxnet已合并到。 请参阅以了解更多详细信息。 （截至2018年5月29日的未解决问题将在MXNet存储库中进行跟踪和解决）