ONNX란? ONNX(Open Neural Network Exchange)는 그 이름에서 살펴 볼 수 있듯이, Tensorflow, PyTorch와 같은 서로 다른 DNN 프레임워크 환경에서 만들어진 모델들을 서로 호환되게 사용할 수 있도록 만들어진 공유 플랫폼이다. Tensorflow에서 어떤 모델을 만들고 이를 ONNX 그래프로 export를 하면, 이후에 PyTorch와 같은 다른 프레임워크에서도 그 모델을 import 하여 사용할 수 있다. ONNX의 장점을 정리하자면 다음 두 가지를 뽑을 수 있다. 1. Framework Interoperability 위에서 언급했다시피 특정 환경에서 생성된 모델을 다른 환경으로 import하여 자유롭게 사용을 할 수 있다는 것은 ONNX의 최대 강점이다. 예컨..

Issue RuntimeError: Given input size: (256x1x1). Calculated output size: (256x0x0). Output size is too small input tensor의 크기가 작아서 생기는 문제이다. input tensor의 shape을 조정해주면 해결 가능하다. Solution transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( mean=model.original_model_info.mean, std=model.original_model_info.std ), ]..