安装流程:
(1)根据官网安装文档(https://www.mindspore.cn/install),使用 wget https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/r1.8/scripts/install/ubuntu-cpu-conda.sh 脚本自动下载miniconda并在安装最新版的Mindspore(1.9.0);
(2)使用pip install mindvision 安装 mindvision
(3)从 https://download.mindspore.cn/vision/classification/resnet50_224.ckpt 下载预训练模型resnet50——224.ckpt。
(4)运行代码无法转换预训练的resnet.ckpt格式模型为.onnx格式模型。代码如下:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindvision.classification.models import resnet50
resnet = resnet50()
ms.load_checkpoint("resnet50_224.ckpt", net=resnet)
input_np = np.random.uniform(0.0, 1.0, size=[1, 3, 224, 224]).astype(np.float32)
# 保存resnet50_224.onnx文件到当前目录下
ms.export(resnet, ms.Tensor(input_np), file_name='resnet50_224', file_format='ONNX')
输出如下:
得到转换后的 .onnx文件
analyze_fail.dat的最后一页的内容
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把Mindspore版本回落到1.8.1,就可以正常转换模型了。 如果1.9.0版本尚处于调试阶段未有完善的文档,请修改自动安装bash里,避免新用户使用bash默认安装1.9.0的mindspore ~
你好,问题收到,我们已安排人员分析
您好,由于问题单时间较长可能会有版本gap暂时关闭,如您尝试新版本仍无法解决,可以反馈下具体信息,并将ISSUE状态修改为WIP,我们这边会进一步跟踪,谢谢
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