Open Neural Network Exchange model parser in C
cd examples/
scons
This example loads a model from file and prints out its structure.
Run:
./onnx-parser mnist-sm.onnx
Output:
--- Reading from mnist.onnx ---
---- Model info ----
IR Version is 5
Produceer name is keras2onnx
Produceer version is 1.5.1
Produceer version is onnx
---- Graph Info ----
Graph inputs number: 1
---- Graph Input Info ----
Input name conv2d_1_input
Input type FLOAT
Input dimension 4
N x 28 x 28 x 1
Graph outputs number: 1
---- Graph Output Info ----
Output name dense_2/Softmax:0
Output type FLOAT
Output dimension 2
? x 10
---- Graph Node Info ----
Graph nodes number: 15
Transpose : conv2d_5_input -> adjusted_input1 [Transpose6]
Conv : adjusted_input1 -> convolution_output1 [conv2d_5]
Relu : convolution_output1 -> conv2d_5/Relu:0 [Relu1]
MaxPool : conv2d_5/Relu:0 -> pooling_output1 [max_pooling2d_5]
Conv : pooling_output1 -> convolution_output [conv2d_6]
Relu : convolution_output -> conv2d_6/Relu:0 [Relu]
MaxPool : conv2d_6/Relu:0 -> pooling_output [max_pooling2d_6]
Transpose : pooling_output -> max_pooling2d_6/MaxPool:0 [Transpose1]
Reshape : max_pooling2d_6/MaxPool:0 -> flatten_3/Reshape:0 [flatten_3]
MatMul : flatten_3/Reshape:0 -> transformed_tensor1 [dense_5]
Add : transformed_tensor1 -> biased_tensor_name1 [Add1]
MatMul : biased_tensor_name1 -> transformed_tensor [dense_6]
Add : transformed_tensor -> biased_tensor_name [Add]
Softmax : biased_tensor_name -> dense_6/Softmax:01 [Softmax]
Identity : dense_6/Softmax:01 -> dense_6/Softmax:0 [Identity1]
This minimum example stores model in RAM, thus external model is not required.
/onnx-mnist
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Predictions:
0.000498 0.000027 0.017220 0.028220 0.000643 0.002182 0.000000 0.753116 0.026616 0.171477
The number is 7
This example constructs a model manually, and load weights from file.
./onnx-mnist-sm
This example loads a model from file system and run inference automatically.
./onnx-mnist-model
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[ 0] Transpose Transpose6
[ 1] Conv conv2d_5 [28, 28, 1] --> [28, 28, 2]
[ 2] Relu Relu1 [28, 28, 2] --> [28, 28, 2]
[ 3] MaxPool max_pooling2d_5 [28, 28, 2] --> [14, 14, 2]
[ 4] Conv conv2d_6 [14, 14, 2] --> [14, 14, 2]
[ 5] Relu Relu [14, 14, 2] --> [14, 14, 2]
[ 6] MaxPool max_pooling2d_6 [14, 14, 2] --> [ 7, 7, 2]
[ 7] Transpose Transpose1
[ 8] Reshape flatten_3 [ 7, 7, 2] --> [ 1, 98, 1]
[ 9] MatMul dense_5 [ 1, 98, 1] --> [ 1, 4, 1]
[10] Add Add1 [ 1, 4, 1] --> [ 1, 4, 1]
[11] MatMul dense_6 [ 1, 4, 1] --> [ 1, 10, 1]
[12] Add Add [ 1, 10, 1] --> [ 1, 10, 1]
[13] Softmax Softmax [ 1, 10, 1] --> [ 1, 10, 1]
[14] Identity Identity1
Predictions:
0.007383 0.000000 0.057510 0.570970 0.000000 0.105505 0.000000 0.000039 0.257576 0.001016
The number is 3
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent