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onnx-modifier

高效可视化编辑ONNX模型,自动处理减少重复工作

基于Netron和Flask的工具,提供完全可视化的ONNX模型编辑界面,通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作,有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动,适用于各种开发环境。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具,支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型,提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化,以提升推理性能和存储效率。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具,支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面,支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型,融合LoRA等附加网络,并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口,适用于各种创作需求。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看,包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等,实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本,提供简单的安装和启动方式,方便不同操作系统用户使用。
onnx-simplifier - 简化ONNX模型的工具
GithubONNX SimplifierPyPIconstant folding开源项目模型简化深度学习
ONNX Simplifier通过推理整个计算图,将冗余操作替换为常量输出,从而简化ONNX模型。用户可通过Web版本无需安装地使用该工具,或通过pip命令安装Python版本进行本地使用。该工具适用于多种项目,如MXNet、MMDetection、YOLOv5等,显著提升模型效率和可读性。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式,支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式,实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程,提升AI应用效率。作为行业标准,ONNX促进AI生态系统发展,为开发者和企业带来更多可能性。
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统,提供AI模型的开源格式,支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型,ONNX增强了不同框架间的互操作性,加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件,助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型,加入社区,共同推动ONNX的发展。
optimizer - 一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库
GithubONNX优化器命令行安装开源项目模型优化
ONNX提供了一个C++库,通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作,并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道,或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。
tensorflow-onnx - 将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具
GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目
该工具支持将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式,支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统,支持Python 3.7至3.10,以及多种ONNX opset(从opset 14至opset 18)和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案,全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
onnx2torch - ONNX模型转换至PyTorch的转换器
GithubONNXPyTorchonnx2torch安装开源项目转换器
onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单,从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换,并支持自定义层扩展,且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限,用户可以通过GitHub反馈需求,以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装,并提供详细的使用示例和扩展教程。
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