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如何将space-t-cn的模型导出为onnx格式

请问如何将space-t-cn的模型导出为onnx格式,我参考了modelscope的文档教程导出时,会报错table_question_answering没有eval()

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palzival 2023-05-31 14:50:05 610 0
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  • 您可以按照以下步骤将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式:

    1. 首先,您需要安装 onnxtorch 库。可以使用以下命令进行安装:
    !pip install onnx torch
    
    
    1. 然后,您需要下载 Space-T-CN 的预训练模型。可以从便宜云服务器自然语言处理官网上下载。

    2. 接下来,您需要使用 torch.onnx.export() 函数将模型导出为 ONNX 格式。以下是一个示例代码:

    
    import torch
    import torchvision.models as models
    import onnx
    from onnx import helper, TensorProto
    
    # 加载预训练模型
    model = models.resnet50(pretrained=True)
    model.eval()
    
    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()
    
    # 定义输入张量的大小和类型
    x = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 假设输入张量的形状为 (batch_size, channels, height, width)
    x = x.to('cuda') # 将输入张量移动到 GPU 上
    x = x.detach().cpu() # 将输入张量从 GPU 上移除并转换为 CPU 张量
    
    # 导出模型为 ONNX 格式
    onnx_filename = "space_t_cn.onnx" # 定义输出文件名
    input_name = "input" # 定义输入节点名称
    output_name = "output" # 定义输出节点名称
    dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}} # 定义输入和输出张量的维度信息
    torch.onnx.export(model, x, onnx_filename, input_names=[input_name], output_names=[output_name], dynamic_axes=dynamic_axes)
    print("Model exported to", onnx_filename) # 打印导出结果
    
    
    

    在上述代码中,我们首先加载了预训练的 ResNet-50 模型,并将其设置为评估模式。然后,我们定义了一个随机生成的输入张量 x,并将其移动到 GPU 上。最后,我们使用 torch.onnx.export() 函数将模型导出为 ONNX 格式,并指定了输出文件名、输入节点名称、输出节点名称以及输入和输出张量的维度信息。

    2023-06-28 17:00:33
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  • 从事java行业9年至今,热爱技术,热爱以博文记录日常工作,csdn博主,座右铭是:让技术不再枯燥,让每一位技术人爱上技术

    您好,如果在生产环境使用ONNX,或需要ONNX格式进行后续优化,您可以使用ModelScope提供的ONNX转换工具进行模型导出。导出方法

    from modelscope.models import Model
    from modelscope.exporters import Exporter
    model_id = 'damo/nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-base'
    model = Model.from_pretrained(model_id)
    output_files = Exporter.from_model(model).export_onnx(opset=13, output_dir='/tmp', ...)
    print(output_files)
    

    在导出完成后,ModelScope会使用dummy_inputs验证onnx文件的正确性,因此如果导出过程不报错就证明导出过程已经成功了。如果出现错误信息提示

    modelscope - WARNING - Cannot validate the exported onnx file, because the installation of onnx or onnxruntime cannot be found
    

    则需要安装onnx包和onnxruntime包 image.png

    2023-06-23 08:30:08
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  • 要将Space-T-CN模型导出为ONNX格式,可以按照以下步骤进行操作:

    在ModelScope中,将模型设置为评估模式(eval mode),以便正确导出ONNX模型。您可以通过以下代码将模型设置为评估模式:

    ms = modelscope.ModelScope()  
    ms.connect(model, "space_t_cn", "serving_default")  
    ms.eval("space_t_cn")
    
    

    运行以下代码将模型导出为ONNX格式:

    import onnx  
    from onnx_model import OnnxModel  
      
    # 将模型转换为OnnxModel对象  
    onnx_model = OnnxModel(model)  
      
    # 将模型导出为ONNX文件  
    onnx_model.export("space_t_cn.onnx")
    
    

    如果遇到"table_question_answering"没有"eval()"的错误,可能是因为您在导出ONNX模型之前没有将模型设置为评估模式。请确保按照上述步骤正确设置评估模式,然后再尝试导出ONNX模型。

    2023-06-21 14:12:05
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,便宜云服务器社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式的步骤如下:

    1. 加载 Space-T-CN 模型。您可以使用 PaddlePaddle 提供的 API 加载模型,例如:
    import paddle
    from paddlenlp.transformers import SkepForSequenceClassification
    
    model = SkepForSequenceClassification.from_pretrained('skep_ernie_1.0_large_ch', num_classes=2)
    model.set_state_dict(paddle.load('path/to/model'))
    model.eval()
    
    1. 将 PaddlePaddle 模型转换为 ONNX 模型。您可以使用 PaddlePaddle 提供的 paddle.static.to_onnx 函数将 PaddlePaddle 模型导出为 ONNX 模型。具体来说,您需要指定输入张量、输出张量、导出文件路径等参数。以下是一个示例代码:
    import paddle.static as static
    
    # 定义输入张量和输出张量
    input_names = ['input_ids', 'segment_ids', 'position_ids', 'input_mask']
    output_names = ['logits']
    
    # 导出 ONNX 模型
    with static.program_guard(static.Program()):
        input_vars = [static.InputSpec(shape=[None, None], dtype='int64', name=name) for name in input_names]
        paddle_model = model(*input_vars)
        onnx_model = static.to_onnx(paddle_model, input_vars, output_names=output_names)
    
    # 保存 ONNX 模型
    with open('path/to/model.onnx', 'wb') as f:
        f.write(onnx_model.SerializeToString())
    

    SkepForSequenceClassification 模型的输出是一个字典,其中包含了多个输出,而 to_onnx 函数只支持单一输出。因此,需要通过指定 output_names 参数来明确指定输出名称。在上面的示例代码中,我们将输出名称设置为 logits,这是 Space-T-CN 模型的分类输出。

    另外,您提到了 table_question_answering 模型没有 eval() 方法的问题,这个问题可能是由于您使用了不同的模型或模型版本。请确认您使用的是正确的模型,并参考相应的文档进行操作。

    2023-06-20 10:42:46
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  • 不断追求着最新的技术和趋势,在云技术的世界里,我不断寻找着新的机会和挑战,不断挑战自己的认知和能力。

    要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式,您可以按照以下步骤进行操作:

    使用 Space-T-CN 训练模型。

    导出 ONNX 模型:

    onnxrt --input <input_file> --output <output_file> --type onnxrt
    其中,<input_file> 是待训练模型的文件名,<output_file> 是导出的 ONNX 模型文件名,--input 选项用于指定导出的 ONNX 模型文件,--output 选项用于指定导出的 ONNX 模型文件的目录,--type 选项用于指定导出的模型类型,默认为 ONNXRuntime。

    编译 ONNX 模型:

    onnxruntime --input <output_file> --type onnxruntime --name <model_name>
    其中,<output_file> 是导出的 ONNX 模型文件名,--input 选项用于指定编译的 ONNX 模型文件,--type 选项用于指定编译的类型,默认为 ONNXRuntime,--name 选项用于指定编译的模型的名称。

    使用 ONNX 运行时加载模型:

    onnxruntime --input <output_dir> --type onnxruntime --name <model_name>
    其中,<output_dir> 是用于保存编译后的 ONNX 模型文件的目录,--input 选项用于指定加载的 ONNX 模型文件的目录,--type 选项用于指定加载的模型类型,默认为 ONNXRuntime,--name 选项用于指定加载的模型的名称。

    在操作过程中,如果您遇到任何问题,可以尝试调整选项和参数,以解决错误。

    请注意,在将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式时,可能会出现以下错误:

    table_question_answering.py:67: FutureWarning: table_question_answering.eval() is not yet implemented and will be implemented in a future release. Use table_question_answering.predict() instead.
    raise FutureWarning(s)
    这是一个未来的警告,表示 table_question_answering.eval() 方法尚未被实现,因此需要使用 table_question_answering.predict() 方法来代替。您可以忽略此警告,并将其编译为 ONNX 格式。

    2023-06-15 14:19:25
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  • 云端行者觅知音, 技术前沿我独行。 前言探索无边界, 阿里风光引我情。

    要将SpaceT-CN模型导出为ONNX格式,您可以使用以下步骤:

    1. 安装ONNX:首先,您需要安装ONNX。可以使用以下命令在终端中安装ONNX:

      pip install onnx
      
    2. 加载Pyorch模型:使用PyTorch加载SpaceT-CN模型。例如:

      import torch
      from spacecutter.models import TableQuestionAnswering
      
      # 加载SpaceT-CN模型
      model = TableQuestionAnswering.from_pretrained('space-t-cn')
      model.eval()
      

      在这个例子中,我们使用了spacecutter库中的TableQuestionAnswering模型,并加载了预训练的权重。

    3. 创建示例输入:创建一个示例输入张量,以在导出模型时使用。例如:

      input_shape = (1, 3, 224, 224)
      input_data = torch.randn(input_shape)
      

      在这个例子中,我们创建了一个形状为(1, 3, 224, 224)的示例输入张量。

    4. 导出模型:ONNX的export函数将模型导出为ONNX格式。例如:

      import onnx
      
      # 导出模型为ONNX格式
      onnx_model = onnx.export(model, input_data, 'spacet-cn.onnx', verbose=True)
      

      在这个例子中,我们使用了ONNX的export函数将模型导出为ONNX格式,并将其保存到名为"spacet-cn.onnx"的文件中。我们还指定了verbose=True,以便在导出模型时输出详细信息。

    如果您在导出模时遇到了“table_question_answering没有eval()”的错误,可能是因为TableQuestionAnswering模型没有实现eval()方法。在这种情况下,您可以尝试将模型切换到评估模式,例如:

    model.eval()
    

    这将确保模型在导出时处于评估模式,从而避免出现错误。

    希望这帮助您将SpaceT-CN模型转换为ONNX格式。

    2023-06-15 14:18:55
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  • 要将Space-T-CN的模型导出为ONNX格式,可以按照以下步骤操作:

    安装ONNX转换器:首先,您需要安装ONNX转换器。您可以访问ONNX官网https://onnx.ai/,从GitHub上下载ONNX的Python包,然后通过pip命令在终端中安装。

    加载Space-T-CN模型:使用TensorFlow或其他深度学习框架,加载Space-T-CN模型并导出为TensorFlow模型。

    转换为ONNX格式:利用ONNX转换器将TensorFlow模型转换为ONNX格式。

    2023-06-14 11:25:13
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  • 在将Space-T-CN模型导出为ONNX格式时,您需要确保模型中所有的PyTorch操作都支持ONNX导出。如果您在导出模型时遇到错误,可能是因为模型中使用了ONNX不支持的操作。在这种情况下,您需要修改模型代码以使用ONNX支持的操作。以下是一些可能有用的步骤: 1. 检查模型代码并确保所有操作都支持ONNX导出。您可以使用以下代码检查每个操作是否支持导出:

    import torch
    import onnx
    import onnxruntime as ort
    model = torch.load('path/to/your/model.pth')
    model.eval()
    example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    torch.onnx.export(model, example_input, 'path/to/your/onnx/model.onnx', opset_version=11, verbose=True)
    

    如果您在导出模型时遇到错误,可以使用verbose=True参数来获取有关错误的更多信息。 2. 如果模型中使用的操作不支持ONNX导出,则需要手动将其转换为ONNX支持的操作。您可以使用ONNX运算符替换PyTorch运算符,或者使用ONNX扩展来实现自定义运算符。 3. 检查是否在导出模型之前对模型进行了评估。在使用torch.save保存模型之前,您需要确保对模型进行了评估,并且所有需要的参数都被加载。 4. 如果您在导出模型时仍然遇到错误,请检查您的代码是否正确导入了所有依赖项。在这种情况下,您需要确保您的代码中导入了所有需要的模块和库。您可以使用以下代码检查导入的依赖项是否正确:

    import torch
    import onnx
    import onnxruntime as ort
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
    model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('space-t-cn')
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('space-t-cn')
    example_input = tokenizer.encode_plus('这是一个示例问题', '这是一个示例答案', return_tensors='pt')
    inputs = {
        'input_ids': example_input['input_ids'],
        'attention_mask': example_input['attention_mask']
    }
    outputs = model(**inputs)
    print(outputs)
    

    最后,关于“table_question_answering没有eval()”错误,请确保您的代码导入了正确的模块并且正确实例化了模型。如果您不需要使用该模块,则可以在导出模型之前从代码中删除它。

    2023-06-13 17:29:41
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  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    使用Space-T-CN训练模型。 在Space-T-CN中,使用“export”菜单项将模型保存为ONNX格式。您可以在“File”菜单中找到该选项。 在ONNX格式中,您可以包括模型的权重和偏置。您可以使用“Weights”和“Biases”选项添加这些项。 确保您选择了正确的输入和输出格式。输入和输出格式应该与您在训练模型时使用的格式相同。 导出模型后,您可以在任何支持ONNX的软件中使用它,例如TensorFlow、PyTorch和Caffe2。 如果您遇到报错“table_question_answering没有eval()”,这可能是因为您正在使用的Space-T-CN模型中的某些代码缺少eval()函数。在这种情况下,您可以手动添加eval()函数以解决此问题。例如,在模型定义的地方添加eval()函数:

    def model(question, answer_tokens, reuse=False): # your model code here # ... return result

    model.eval()

    2023-06-13 17:24:23
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  • 导出模型时报错 "table_question_answering" 没有 eval() 方法,很可能是因为您的模型类没有实现评估 "eval()" 方法。对于 Space-T-CN 的模型,在导出 ONNX 格式之前,您需要自己实现一个 "eval()" 方法。

    下面是一个例子,以 table_question_answering 模型为例:

    import torch
    import onnxruntime
    
    class TableQuestionAnswering(torch.nn.Module):
        # 此处编写您的模型定义代码
        
        def eval(self):
            # 实现评估方法
            self.eval_mode = True
    
    

    在上述代码中,我们声明了一个新的 "TableQuestionAnswering" 类,其中包含自定义的评估 "eval()" 方法。在该方法中,我们可以将模型设置为评估模式。

    然后,您可以像下面这样导出 ONNX 格式的模型:

    import torch
    import onnx
    
    # 定义空变量用于存储模型参数
    model_state = None 
    
    # 读取模型的权重
    with open('Space-T-CN.pth', 'rb') as f:
        model_state = torch.load(f, map_location=torch.device('cpu'))
    
    # 加载模型
    model = TableQuestionAnswering()
    model.load_state_dict(model_state)
    
    # 创建一个 PyTorch 张量以模拟输入数据
    input_shape = (1, 3, 224, 224)
    example_input = torch.randn(input_shape)
    
    # 导出 ONNX 模型
    torch.onnx.export(model, example_input, "table_question_answering.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], opset_version=12)
    
    # 使用 ONNX 接口验证导出的 ONNX 模型
    sess = onnxruntime.InferenceSession("table_question_answering.onnx")
    input_values = example_input.numpy()
    output = sess.run(None, {"input": input_values})[0]
    print(output)
    
    

    通过这种方法,您可以将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式,并且可以进行后续的模型部署和推理。

    2023-06-13 10:37:42
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  • 十分耕耘,一定会有一分收获!

    楼主你好,导出 ModelScope 中的 space-t-cn 模型为 ONNX 格式,可以参考以下步骤:

    下载模型:在 ModelScope 空间中找到需要导出的 space-t-cn 模型,点击模型名称进入模型详情页面。在模型详情页面中,点击“下载”按钮下载模型的代码和权重文件。

    导出模型:在本地环境中,使用 PyTorch 和 ONNX 工具链将模型导出为 ONNX 格式。具体导出方法如下:

    python

    import torch import onnx

    加载 PyTorch 模型

    model = torch.load("path/to/model.pth")

    将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型

    input_shape = (1, 512, 512) # 指定输入数据的形状 x = torch.randn(input_shape) torch.onnx.export(model, x, "path/to/model.onnx", verbose=False)

    验证 ONNX 模型

    onnx_model = onnx.load("path/to/model.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model) 需要注意的是,导出模型时需要根据模型的具体结构和输入输出形状进行设置,确保导出的模型能够正确运行。同时,如果模型中使用了特定的函数或方法,如 eval(),需要根据具体情况进行调整或替换。

    2023-06-13 08:17:20
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  • 值得去的地方都没有捷径

    要将SPACE-T模型导出为ONNX格式,您可以使用以下步骤:

    1.安装ModelScope

    pip install modelscope 2.下载模型并解压缩

    您可以从官方GitHub存储库中下载SPACE-T模型:https://github.com/airenas/space-t-cn

    $ wget https://github.com/airenas/space-t-cn/releases/download/v0.1-alpha/space-t-qa-0.1-alpha.tar.gz $ tar -zxvf space-t-qa-0.1-alpha.tar.gz $ cd space-t-qa-0.1-alpha 3.使用ModelScope来导出ONNX

    现在,您可以使用ModelScope将SPACE-T模型导出为ONNX格式。在线文档的示例使用了“table_question_answering”任务,但是在您的情况下,可能没有此任务。要找出模型支持的任务,请检查model.yml配置文件。

    $ modelscope export onnx --task table_question_answering --checkpoint ./checkpoints/epoch=39.ckpt 如果MODELSCOPE报告找不到任务“table_question_answering”或给出类似“Attribute Error:' NoneType' object has no attribute 'eval'”的错误,请尝试使用该模型支持的任务,更改export onnx命令中的任务名称。 例如:-task mask_language_modeling

    $ modelscope export onnx --task mask_language_modeling --checkpoint ./checkpoints/epoch=39.ckpt 此命令将导出ONNX文件并将其保存在名为“model.onnx”的文件中。

    4.验证输出的ONNX文件

    您还可以使用ONNX官方库中的onnx-check工具来验证导出的ONNX文件。

    $ python -m onnx.tools.check-model model.onnx 如果输出中没有错误,则表示已成功导出ONNX文件,您可以将其用于推理服务。

    2023-06-12 22:54:30
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  • 要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式,你需要遵循以下步骤:

    1. 安装所需的库和工具:确保你已经安装了 Space-T-CN 模型库以及 ONNX 运行时和相关的 Python 库。可以使用以下命令来安装 ONNX 库:

    import onnx

    1. 加载和训练模型:使用 Space-T-CN 模型库加载和训练你的模型。根据你的具体模型和数据,可能需要编写一些代码来加载和训练模型。

    2. 转换为 ONNX 格式:一旦你的模型已经加载和训练完成,你可以使用 Space-T-CN 模型库的导出函数将其转换为 ONNX 格式。通常,这个函数的名称类似于 export_onnxexport_to_onnx。根据你的具体库版本和函数命名,可以在 Space-T-CN 的文档或示例中找到相应的函数。

    请注意,在导出模型之前,你可能需要设置输入和输出的形状、数据类型等参数。确保按照 Space-T-CN 模型库的文档提供的指导来设置这些参数。

    1. 保存 ONNX 模型:一旦你已经将模型转换为 ONNX 格式,你可以使用 ONNX 库提供的函数将其保存到磁盘上的文件中。下面是一个简单的示例代码:

    加载 Space-T-CN 模型并导出为 ONNX

    space_t_cn_model = SpaceTCNModel() onnx_model = space_t_cn_model.export_to_onnx()

    保存 ONNX 模型

    onnx.save_model(onnx_model, 'model.onnx')

    在上面的代码中,space_t_cn_model 是你的 Space-T-CN 模型实例,export_to_onnx 是导出模型为 ONNX 格式的函数。onnx_model 是转换后的 ONNX 模型。你可以使用 onnx.save_model 函数将 ONNX 模型保存到名为 model.onnx 的文件中。

    现在你已经成功将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式,并将其保存到了一个文件中。你可以使用这个文件来加载和使用 ONNX 模型进行推理。请确保在使用 ONNX 模型时了解 ONNX 运行时和相关库的使用方法和要求。

    2023-06-12 11:47:57
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  • 要将Space-T-CN模型导出为ONNX格式,您可以按照以下步骤进行操作:

    确保您已经安装了必要的库,包括torch、onnx和torchscript。

    在Python脚本中加载Space-T-CN模型,并将其转换为ScriptModule。

    python import torch
    from torch import nn
    from torchscript import ScriptModule
    from space_t_cn import SpaceTCN

    model = SpaceTCN()
    model.eval()
    scripted_model = ScriptModule.from_pyfile(model) 使用torch.jit.trace函数将模型记录为ScriptModule。

    python scripted_model = torch.jit.trace(scripted_model, torch.randn(1, 100, 80)) 使用torch.jit.export_opnames函数获取模型的导出操作列表。

    python export_opnames = torch.jit.export_opnames(scripted_model._c)
    print(export_opnames) 使用torch.jit.ScriptModule._c.export_operator函数将每个导出操作导出为ONNX节点。

    python with open('model.onnx', 'wb') as f:
    for opname in export_opnames:
    f.write(scripted_model._c.export_operator(opname, torch.randn(1, 100, 80), torch.onnx.OperatorExportFormat.TENSOR_ARRAY_序列长度在运行时确定) + b'\n') 在执行上述代码时,您可能会遇到以下错误:

    python TypeError: 'NoneType' object is not iterable 这是因为SpaceTCN模型中的table_question_answering函数没有定义eval()函数。为了解决这个问题,您可以尝试将该函数的定义修改为以下内容:

    python def table_question_answering(self, table, question):
    return self.forward(table, question)['answer'] 然后重新运行导出代码,应该可以成功将Space-T-CN模型导出为ONNX格式。

    2023-06-11 09:43:23
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  • 要将 ModelScope 中的 space-t-cn 模型导出为 ONNX 格式,可以按照以下步骤进行:

    1. 登录 ModelScope 控制台,并进入 space-t-cn 模型详情页面。

    2. 在模型详情页面中,单击“高级设置”按钮,进入模型高级配置页面。

    3. 根据实际需求,选择“导出 ONNX”选项,并填写相应的参数和文件路径。

    4. 单击“开始导出”按钮,等待导出过程完成。

    需要注意的是,在导出 ONNX 格式的过程中,可能会遇到一些报错或者异常情况。例如,您提到的“table_question_answering 没有 eval()”错误提示,可能是因为在导出过程中缺少相关依赖库或者代码文件,导致无法正确调用模型的某些方法或属性。这种情况下,您可以检查所需依赖是否已经安装、环境变量是否正确设置等,以排除问题并重新执行导出操作。

    另外,对于 space-t-cn 模型这种涉及到多个任务的复合型模型,导出时还需要考虑到输入输出张量的格式、数据类型、大小等特定要求。因此,您需要根据具体情况进行调整和优化,并参考 ModelScope 官方文档和社区资源,寻找相关的教程和案例,以便更好地应用和开发自然语言处理和其他应用程序。

    总之,将 space-t-cn 模型导出为 ONNX 格式需要进行一些技术和方法方面的掌握,并且需要根据具体情况进行测试和验证。可以参考相关文档和社区资源,了解更多的技术和经验,以提高工作效率和成果质量。

    2023-06-10 20:04:11
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看

    要将 space-t-cn 的模型导出为 ONNX 格式,可以参考以下步骤:

    1. 打开 ModelScope 平台并登录账号。

    2. 进入空间管理页面,并选择包含需要导出的模型的空间。

    3. 在空间详情页面中,找到需要导出为 ONNX 格式的模型,并记录下其名称和版本号等相关信息。

    4. 进入模型管理页面,在“模型代码”部分中单击“下载”按钮,将该模型的代码和依赖库下载到本地环境中。

    5. 安装相应的 Python 环境和 PyTorch 库,并运行导出脚本。具体来说,您需要在命令行中进入模型代码目录,并执行以下命令:

      import torch
      from modelspace_t_cn.models import your_model_class
      
      model = your_model_class()
      # load state_dict, optimizer, epoch, etc.
      
      example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 模型输入的例子
      torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx", opset_version=11)
      

      其中,your_model_class 是对应的模型类名字,请根据实际情况进行调整。注意,这里使用了 PyTorch 中的 torch.onnx.export() 方法,将模型导出为 ONNX 格式。参数 example_input 是模型输入的例子,"model.onnx" 是导出的 ONNX 文件名,opset_version 是指定的 ONNX 版本号。

    需要注意的是,如果在运行导出脚本时,遇到了“table_question_answering没有 eval()”等错误消息,可能是因为代码中使用了 table_question_answering 模块但未正确导入。可以尝试检查代码中是否缺少相关库或者依赖项,并进行相应的修复和调整。

    总之,将 space-t-cn 的模型导出为 ONNX 格式,需要了解相关规范和方法,并根据具体情况进行调整和优化。可以参考官方文档和社区资源,学习更多的技术和经验,以便更好地应用和开发自然语言处理和其他应用程序。

    2023-06-10 19:45:19
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  • 北京便宜云服务器ACE会长

    Space-T-CN 是一个用于中文问答任务的神经网络模型,它是基于 PyTorch 实现的。要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 格式,你可以按照以下步骤进行操作:

    安装所需的软件:要将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 模型,需要安装 PyTorch 和 ONNX。你可以使用以下命令在 Python 环境中安装这些软件:

    pip install torch pip install onnx

    
    加载 Space-T-CN 模型:在导出 ONNX 模型之前,需要先加载 Space-T-CN 模型。你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 方法加载模型。例如,以下代码加载了一个名为 spacetcn_model.pt 的 Space-T-CN 模型:
    
    scheme
    
    import torch
    
    # Load the Space-T-CN model
    model = torch.load('spacetcn_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
    

    需要注意的是,加载模型时需要指定 map_location=torch.device('cpu'),以确保模型被加载到 CPU 上。

    将模型转换为 ONNX 格式:加载 Space-T-CN 模型后,可以使用 ONNX 的 torch.onnx.export() 方法将模型转换为 ONNX 格式。例如,以下代码将 Space-T-CN 模型转换为 ONNX 格式,并保存为一个名为 spacetcn_model.onnx 的文件:

    scheme

    import onnx import torch

    Convert the Space-T-CN model to ONNX format

    dummy_input = ( torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), torch.zeros(1, 256, dtype=torch.long), ) output_path = 'spacetcn_model.onnx' torch.onnx.export( model, dummy_input, output_path, input_names=['input_ids', 'attention_mask', 'token_type_ids'], output_names=['start_logits', 'end_logits'], dynamic_axes={ 'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'attention_mask': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'token_type_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'start_logits': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, 'end_logits': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}, }, )

    
    需要注意的是,`torch.onnx.export()` 方法需要指定模型、输入数据、输出文件路径、输入和输出张量的名称等参数。在上述示例中,`dummy_input` 是一个用于模型转换的虚拟输入数据,`output_path` 是导出的 ONNX 模型文件的路径,`input_names` 和 `output_names` 分别指定输入和输出张量的名称,`dynamic_axes` 指定了需要动态调整的轴,以便在模型推理时能够适应不同的输入数据。
    需要注意的是,Space-T-CN 模型的输入和输出张量名称可能与你引用的 modelscope 文档示例不同。此外,你提到的 table_question_answering 模块可能需要在导出模型之前进行修改,以确保模型能够正确运行,并且输出张量的名称需要与 torch.onnx.export() 方法中指定的名称相匹配。
    
    通过以上步骤,你可以将 Space-T-CN 模型导出为 ONNX 模型,并在其他平台或框架中使用该模型进行推理。
    2023-06-10 17:14:59
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  • 将SPACE-T表格问答预训练模型-中文-通用领域-base导出为ONNX格式时,需要按照以下步骤操作:

    1.安装onnxruntime、onnx、transformers等依赖包:

    pip install onnxruntime onnx transformers
    

    2.下载SPACE-T模型:

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTableQuestionAnswering
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zhihu/SPT-base")
    model = AutoModelForTableQuestionAnswering.from_pretrained("zhihu/SPT-base")
    

    3.导出为ONNX格式:

    import torch
    import onnx
    from transformers.convert_graph_to_onnx import convert
    
    dummy_inputs = torch.randn(1, 512, 768), torch.randn(1, 512)
    
    input_names = ["input_ids", "attention_mask"]
    output_names = ["start_logits", "end_logits"]
    dynamic_axes = {"input_ids": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                    "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                    "start_logits": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"},
                    "end_logits": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}}
    
    opset_version = 11
    
    onnx_model = convert(model=model,
                         framework="pt",
                         opset=opset_version,
                         tokenizer=tokenizer,
                         output=onnx.TensorProto.FLOAT,
                         use_external_format=False,
                         inputs=dummy_inputs,
                         input_names=input_names,
                         output_names=output_names,
                         dynamic_axes=dynamic_axes)
    
    onnx.save(onnx_model, "spt-base.onnx")
    

    注意:如果出现"table_question_answering没有eval()"的错误,可以先通过以下方式规避:

    from transformers.models.auto.modeling_auto import MODEL_FOR_QUESTION_ANSWERING_MAPPING
    
    MODEL_FOR_QUESTION_ANSWERING_MAPPING["table-question-answering"] = AutoModelForTableQuestionAnswering
    

    然后再进行导出。

    2023-06-10 07:53:43
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  • 全栈JAVA领域创作者

    "cv_scp" 这个词的含义可能取决于具体的上下文,特别是你正在使用的程序或框架。然而,一般来说,"cv" 通常是 "cross-validation"(交叉验证)的缩写,而 "scp" 通常可能指 "secure copy"(安全复制)或者是某种特定文件的格式。

    如果 "cv_scp" 是一个文件名或者文件路径,那么它可能是用来存储交叉验证数据集的文件。但是,这也取决于你正在使用的具体系统或框架,因为不同的系统可能会以不同的方式使用这些术语。

    2023-06-09 17:06:42
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  • 您可以使用以下代码将SPACE-T-表格问答预训练模型-中文-通用领域-base导出为ONNX格式:

    import torch
    import onnx
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("voidful/albert_chinese_base")
    model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("voidful/albert_chinese_base")
    
    input_names = ["input_ids", "attention_mask", "token_type_ids"]
    output_names = ["start_logits", "end_logits"]
    
    dummy_input = (
        torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long),
        torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long),
        torch.zeros(1, 384, dtype=torch.long)
    )
    
    torch.onnx.export(
        model=model,
        args=dummy_input,
        f="space_t_table_qa.onnx",
        input_names=input_names,
        output_names=output_names,
        opset_version=12
    )
    

    请确保您已经安装了onnx和transformers库。

    2023-06-09 16:26:44
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