华为云国际站：昇鹏服务器怎么转换onnx模型core dump？

　　昇鹏服务器怎么转换onnx模型core dump

　　【聚搜云】是上海聚搜信息技术有限公司旗下品牌，坐落于魔都上海，服务于全球、2019年成为阿里云代理商生态合作伙伴。与阿里云代理商、腾讯云、华为云、西部数码、美橙互联、AWS亚马逊云国际站渠道商、聚搜云,长期战略合作的计划！华为云国际站代理商专业的云服务商！

　　本文由华为云渠道商[聚搜云] [ www.4526.cn]撰写。

　　在深度学习中，模型转换是一个重要的话题。 这里我们将重点讨论在昇鹏服务器中如何转换ONNX模型并解决核心转储问题。

　　首先，我们需要准备转换框架。 ONNX 官方提供了一种称为 onnxruntime 的开源工具，支持 Python、C++ 和 C# 语言。使用该工具，可以将 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等框架的模型转换为 ONNX 格式，并进行推断等操作。同时，在昇鹏服务器上也需要安装 onnxruntime。

　　其次，我们需要检查模型是否合法。 注意，此处 “合法” 指的是 ONNX 模型规范是否满足要求。我们可以使用 onnxruntime 验证模型的合法性，以便在后续操作中减少错误。

　　然后，我们需要选择正确的昇鹏服务器硬件 （例如， ASCEND 910 AI 处理器）进行不同框架之间的转换。这确保了支持昇鹏服务器的模型顺利转化且高效运行。

　　最后，在转换过程中可能会出现 core dump 问题。 这时，我们需要检查内存使用情况，并根据实际情况考虑增加服务器的内存或修改相关配置。这样，我们就可以解决常见的转储问题。

　　总之，如果我们遵循上述指南，那么在昇鹏服务器上，将 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等开源框架的深度学习模型转换为 ONNX 格式并解决核心转储问题将变得更加容易和高效。