mmdeploy部署教程
时间: 2025-02-02 13:24:03 浏览: 44
### mmdeploy 部署指南
#### 安装依赖项
为了成功部署 `mmdeploy`,需要安装一系列必要的软件包和工具。确保环境已经配置好 Python 和 pip 后,可以执行如下命令来设置开发环境:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这一步骤会自动下载并安装所有必需的库文件[^1]。
#### 下载模型权重
通常情况下,在开始之前还需要获取预训练好的模型参数。可以从官方资源页面或者其他可信渠道获得这些权重文件,并将其放置于指定目录下以便后续加载使用。
#### 转换模型格式
对于特定硬件平台的支持,可能涉及到将原始框架中的模型转换为目标设备所支持的形式。例如 TensorRT 或者 ncnn 的专用格式。此过程可以通过调用相应 API 来完成:
```python
from mmdeploy.apis import torch2onnx # 假设目标为 ONNX 格式
torch2onnx(model=model, img_tensor=img_tensor, output_file='model.onnx')
```
上述代码片段展示了如何利用内置函数实现 PyTorch 到 ONNX 的转变操作。
#### 运行推理测试
最后一步是在实际环境中运行推断流程以验证一切正常工作。通过编写简单的脚本来读取图像数据输入给定模型进行预测分析即可轻松达成目的。
```python
import cv2
from mmdeploy_runtime import Classifier
# 初始化分类器实例
classifier = Classifier('path/to/deploy.json')
img = cv2.imread('test.jpg') # 加载待检测图片
result = classifier(img) # 执行前向传播计算得到结果
print(result)
```
这段示范说明了怎样创建一个基于 JSON 文件描述的分类器对象,并传入一张 JPEG 图片作为样本来进行识别处理。
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