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如何管理网站内容,做网站用新域名还是老域名,php网站虚拟机价格,龙城建设网站公司文章目录 1. 导入模型文件支持的模型创建运行时模型导入错误 2. 为模型创建输入将数组转换为张量创建多个输入进行操作 3. 创建一个引擎来运行模型创建一个Worker后端类型 4. 运行模型5. 获取模型的输出获取张量输出多个输出打印输出 1. 导入模型文件 要导入 ONNX 模型文件请将文件从计算机拖到“Project”窗口的“Assets”文件夹中。 如果您的模型有外部权重文件请将它们放在与模型文件相同的目录中以便 Sentis 自动导入它们。 支持的模型 您可以导入 opset 版本在 7 到 15 之间的大多数 ONNX 模型文件。低于 7 或高于 15 的版本可能仍会导入 Sentis但您可能会得到意外结果。 Sentis 不支持以下内容 使用超过 8 个维度的张量的模型。稀疏输入张量或常数。String张量。复数张量。 Sentis 还将一些张量数据类型如布尔值转换为浮点数或整数。这可能会增加模型使用的内存。 当您导入模型文件时Sentis 会优化模型。有关详细信息请参阅了解 Sentis 中的模型。 创建运行时模型 要使用导入的模型必须使用 ModelLoader.Load 创建运行时模型对象。 using UnityEngine; using Unity.Sentis;public class CreateRuntimeModel : MonoBehaviour {public ModelAsset modelAsset;Model runtimeModel;void Start(){runtimeModel ModelLoader.Load(modelAsset);} }然后您可以创建一个引擎来运行模型。 导入错误 如果“模型资源导入设置”窗口显示警告表明您的模型包含不受支持的运算符您可以添加自定义层来实现缺少的运算符。有关示例请参阅示例脚本中的添加自定义层示例。

1. 为模型创建输入 要检查模型所需输入的形状和大小请打开 ONNX 模型导入设置并检查输入部分。 将数组转换为张量 要从一维数据数组创建张量请按照下列步骤操作 创建一个具有每个轴长度的 TensorShape 对象。使用 TensorShape 对象和数据数组创建一个 Tensor 对象。 例如以下代码为采用形状为 3 × 1 × 3 的输入张量的模型创建一个张量。 using UnityEngine; using Unity.Sentis;public class ConvertArrayToTensor : MonoBehaviour {void Start(){// 创建一个包含 9 个值的数据数组float[] data new float[] { 1f, 2f, 3f, 4f, 5f, 6f, 7f, 8f, 9f };// 创建大小为 3 × 1 × 3 的 3D 张量形状TensorShape shape new TensorShape(3, 1, 3);// 从数组创建一个新的张量TensorFloat tensor new TensorFloat(shape, data);} }创建多个输入 如果模型需要多个输入张量您可以创建一个包含输入的字典。例如 Dictionarystring, Tensor inputTensors new Dictionarystring, Tensor() {{ x, xTensor },{ y, yTensor }, };进行操作 如果需要对张量进行操作请使用 WorkerFactory.CreateOps。有关详细信息请参阅对张量进行运算。
2. 创建一个引擎来运行模型 要运行模型请创建一个Worker。 Worker 是将模型分解为可执行任务并安排任务在 GPU 或 CPU 上运行的引擎。 Worker 是 IWorker 对象的实例。 创建一个Worker 使用 WorkerFactory.CreateWorker 创建Worker。您必须指定后端类型告诉 Sentis 在哪里运行工作程序以及运行时模型。 例如以下代码创建一个使用 Sentis 计算着色器在 GPU 上运行的工作线程。 using UnityEngine; using Unity.Sentis;public class CreateWorker : MonoBehaviour {ModelAsset modelAsset;Model runtimeModel;IWorker worker;void Start(){runtimeModel ModelLoader.Load(modelAsset);worker WorkerFactory.CreateWorker(BackendType.GPUCompute, runtimeModel);} }后端类型 Sentis 提供 CPU 和 GPU 后端类型。要了解 Sentis 如何使用不同后端执行操作请参阅 Sentis 如何运行模型。 如果后端类型不支持模型中的 Sentis 层则工作线程将回退到在该层的 CPU 上运行。有关更多信息请参阅支持的 ONNX 运算符。 BackendType.GPUCompute、BackendType.GPUCommandBuffer 和 BackendType.CPU 是最快的后端类型因此仅当平台不支持计算着色器时才使用 BackendType.GPUPixel。要检查您的运行时平台是否支持计算着色器请使用 SystemInfo.supportsComputeShaders 如果将 BackendType.CPU 与 WebGL 一起使用Burst 会编译为 WebAssembly 代码这可能会很慢。有关详细信息请参阅 WebGL 开发入门。 模型运行的速度取决于平台对 Burst 多线程的支持程度或者对计算着色器的支持程度。您可以分析模型以了解模型的性能。
3. 运行模型 创建工作线程后使用 Execute 运行模型。 worker.Execute(inputTensor);您可以在创建工作线程时启用详细模式。当您运行模型时Sentis 将执行情况记录到控制台窗口。 worker WorkerFactory.CreateWorker(BackendType.GPUCompute, runtimeModel, verbose: true);当您第一次在 Unity 编辑器中运行模型时速度可能会很慢因为 Sentis 需要编译代码和着色器。后期跑得更快。 有关示例请参阅示例脚本中的运行模型示例。
4. 获取模型的输出 获取张量输出 使用 PeekOutput 访问张量的输出。 PeekOutput 返回一个 Tensor 对象因此通常需要将其转换为 TensorFloat 或 TensorInt。例如 worker.Execute(inputTensor); TensorFloat outputTensor worker.PeekOutput() as TensorFloat;PeekOutput 的结果是一个浅拷贝它指向与原始输出相同的内存这意味着以下内容 您不需要在输出上使用 Dispose。如果更改输出或重新运行工作程序工作程序输出和 PeekOutput 副本都会更改。如果您在工作线程上使用 Dispose则 PeekOutput 副本也将被释放。 要获得原始张量的所有权请执行以下任一操作 使用 PeekOutput 后​​对张量使用 TakeOwnership。使用 FinishExecutionAndDownloadOutput 而不是 PeekOutput。 Sentis 从本机内存下载张量。 如果您使用任一方法则必须在使用完张量后将其释放。 当您从 PeekOutput 返回的张量中读取数据时可能会产生性能成本因为 Sentis 会等待模型完成运行然后将数据从 GPU 或 Burst 下载到 CPU。您可以异步读取模型的输出以避免这种成本。您还可以分析模型以了解有关模型性能的更多信息。 要从模型输出以外的层获取中间张量请参阅从任意层获取输出。 多个输出 如果模型有多个输出您可以使用每个输出名称作为 PeekOutput 中的参数。 例如以下代码示例打印模型每一层的输出。 using UnityEngine; using Unity.Sentis;public class GetMultipleOutputs : MonoBehaviour {ModelAsset modelAsset;Model runtimeModel;IWorker worker;void Start(){// Create an input tensorTensorFloat inputTensor new TensorFloat(new TensorShape(4), new[] { 2.0f, 1.0f, 3.0f, 0.0f });// Create runtime modelruntimeModel ModelLoader.Load(modelAsset);// Create engine and executeworker WorkerFactory.CreateWorker(BackendType.GPUCompute, runtimeModel);worker.Execute(inputTensor);// Iterate through the output layer names of the model and print the output from eachforeach (var outputName in runtimeModel.outputs){TensorFloat outputTensor worker.PeekOutput(outputName) as TensorFloat;// Make the tensor readable by downloading it to the CPUoutputTensor.MakeReadable();outputTensor.PrintDataPart(10);}} }打印输出 您可以使用以下方法将张量数据记录到控制台窗口 PrintPrintDataPart打印张量数据的第一个元素。