densenet-12.onnx

### DenseNet-12 模型的相关信息 DenseNet 是一种经典的卷积神经网络架构，其核心思想在于通过特征重用提高参数效率并缓解梯度消失问题。然而，在常见的公开资源中，通常提到的是 **DenseNet-121**, **DenseNet-169**, 和 **DenseNet-201** 等变体[^5]。关于 **DenseNet-12** 的具体实现或预训练模型文件较少见于主流开源平台。 如果需要获取 DenseNet-12 的 ONNX 文件，可以通过以下方法： #### 方法一：基于 PyTorch 或 TensorFlow 实现自定义导出 可以利用 PyTorch 提供的 `torch.onnx.export` 函数来生成 ONNX 文件。以下是具体的代码示例： ```python import torch from torchvision import models # 定义 DenseNet-12 结构 (假设为简化版) class DenseNet12(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(DenseNet12, self).__init__() # 自定义层结构 from torchvision.models.densenet import _Transition, _DenseBlock, DenseNet self.features = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), torch.nn.ReLU(inplace=True), torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), _DenseBlock(num_layers=2, num_input_features=64, bn_size=4, growth_rate=32), _Transition(num_input_features=128, num_output_features=64), torch.nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) ) self.classifier = torch.nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, x): features = self.features(x) out = torch.flatten(features, 1) out = self.classifier(out) return out model = DenseNet12() dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出为 ONNX 格式 torch.onnx.export(model, dummy_input, "densenet12.onnx", opset_version=11, input_names=["input"], output_names=["output"]) ``` 上述代码实现了一个简化的 DenseNet 架构，并将其保存为名为 `densenet12.onnx` 的文件。 #### 方法二：从现有模型裁剪得到 DenseNet-12 另一种方式是从已有的 DenseNet-121 预训练模型中提取部分层数构建新的模型。例如，可以从官方提供的 PyTorch 预训练模型加载权重，并仅保留前几层作为基础框架: ```python pretrained_model = models.densenet121(pretrained=True) custom_model = torch.nn.Sequential(*list(pretrained_model.children())[:4]) # 截取特定层 ``` 完成截断后，再按照需求调整剩余部分直至满足目标配置。 --- ### 使用 TensorRT 加速推理过程 一旦获得了 `.onnx` 文件，则可通过 NVIDIA 提供的工具链进一步优化性能表现。例如借助命令行接口执行如下操作即可获得对应的 TensorRT engine 文件: ```bash trtexec --onnx=densenet12.onnx --saveEngine=densenet12.engine --buildOnly --fp16 ``` 这一步骤能够显著提升部署环境中的计算速度与能效比[^4]。 ---