Python 捕获异常

异常信息的获取对于程序的调试非常重要,可以有助于快速定位有错误程序语句的位置。下面介绍几种python中获取异常信息的方法,这里获取异常(Exception)信息采用try...except...程序结构。如下所示:


try:

语句块

except 异常类型:

处理语句

else:

没有异常才会执行的代码

finall:

不管有没有异常都会执行的代码


try里面的语句块是当程序员觉得可能会抛出异常的代码:

except 异常类型:抛出的异常名字例如:ValueError,当然这种写异常名的方式也是比较low,除了特殊需要,一般我们都直接

用Execption这是常规错误类型的基类:


else:当它和try语句一起使用时,当try里的语句没有异常才会执行else里的代码块.


finall:

不管有没有异常都会执行的代码,


自定义异常:


      由于有些异常系统并没有存入,当我们又有这个需求,这时我们可以通过创建一个新的异常类,

异常类应该继承自Exception类.

以下是一个判断年龄的异常:

先定义一个ageException继承了Exception ,定义一个函数来判断年龄,raise来引发自定义异常类型.

class ageException(Exception):
    pass
def Age():
    age=int(input("请输入年龄:"))
    if age>0 and age<100:
        print(age)
    else:
        raise ageException("年龄只能在1-100之间")
try:
    Age()
except ValueError:
    print("年龄只能是数字")
except ageException as ag:
    print(ag)

<think>好的,我现在需要帮助用户将RTMPose模型转换为ONNX格式或者如何在ONNX中使用RTMPose。首先,我应该回忆一下MMDeploy的相关知识,因为用户提供的引用里提到了MMDeploy,这可能是一个关键工具。 用户的问题涉及到模型转换,而引用[1]提到使用MMDeploy得到ONNX模型,所以应该从这里入手。首先,我需要确认RTMPose是否在MMDeploy的支持列表中。MMDeploy是OpenMMLab的一个部署工具,支持多种模型的导出,包括检测、分割、姿态估计等,所以RTMPose作为OpenMMLab的模型,应该支持。 接下来,步骤可能包括安装MMDeploy、配置环境,然后使用提供的工具或脚本进行转换。用户可能需要安装一些依赖,比如ONNX运行时,PyTorch,以及MMCV等。需要提醒用户检查版本兼容性,因为不同版本的库可能会有不同的接口。 然后,转换过程中可能需要加载RTMPose的配置文件(config)和检查点文件(checkpoint),使用MMDeploy的转换工具,比如tools/deploy.py脚本,指定后端为ONNX。同时,可能需要指定输入的形状,例如输入图片的大小,这对后续推理很重要。 转换完成后,用户可能需要验证生成的ONNX模型是否正确。引用[1]中也提到了使用Python SDK进行验证,可以建议用户使用ONNX Runtime加载模型,运行示例输入,检查输出是否合理。 另外,用户可能还想知道如何在ONNX中使用转换后的模型,比如进行推理的步骤。这部分需要指导如何加载ONNX模型,预处理输入数据,运行推理,以及后处理结果。可能还需要注意输入输出的名称和格式,是否符合预期。 可能遇到的问题包括版本冲突、模型转换时的错误(如不支持的算子),或者推理时的形状不匹配。这时候需要建议用户查看错误信息,检查环境配置,或者到社区寻求帮助。 最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、部署到其他平台、量化模型等,尤其是引用[2]提到了量化到GGUF格式,虽然用户现在可能不需要,但相关问题可以引导他们进一步探索。 总结来说,回答的结构应该是:先介绍使用MMDeploy进行转换的步骤,然后说明如何验证和使用转换后的模型,最后提醒常见问题和注意事项。确保步骤清晰,命令准确,并引用相关的参考资料。</think>要将RTMPose模型转换为ONNX格式并在ONNX中使用,可按照以下步骤操作: --- ### **步骤1:环境准备** 1. 安装MMDeploy及相关依赖: ```bash pip install openmim mim install mmengine mmcv mmpose pip install mmdeploy==1.3.0 # 确保版本与MMPose兼容[^1] ``` 2. 安装ONNX Runtime: ```bash pip install onnxruntime ``` --- ### **步骤2:模型转换** 1. **下载RTMPose配置文件和预训练权重** 从[MMPose官方仓库](https://github.com/open-mmlab/mmpose)获取RTMPose的配置文件(如`rtmpose-s_8xb256-420e_coco-256x192.py`)和对应的权重文件(`.pth`)。 2. **使用MMDeploy导出ONNX模型** 运行以下命令,指定输入尺寸(如`256x192`): ```bash python tools/deploy.py \ configs/mmpose/pose-detection_onnxruntime_dynamic.py \ /path/to/rtmpose-s_8xb256-420e_coco-256x192.py \ /path/to/rtmpose-s.pth \ /path/to/test_image.jpg \ --work-dir ./rtmpose-onnx \ --device cpu \ --show ``` 生成的ONNX文件将保存在`./rtmpose-onnx`目录中[^1]。 --- ### **步骤3:验证ONNX模型** 1. **使用ONNX Runtime推理** ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime # 加载ONNX模型 session = onnxruntime.InferenceSession("rtmpose-s.onnx") # 预处理输入图像(尺寸需与导出时一致) image = cv2.imread("test.jpg") image = cv2.resize(image, (192, 256)) input_data = np.transpose(image, (2, 0, 1)).astype(np.float32)[None, ...] # 运行推理 outputs = session.run(None, {"input": input_data}) keypoints = outputs[0] # 关键点坐标 ``` 2. **后处理** 根据MMPose的输出格式解析关键点,通常需要应用非极大值抑制(NMS)或阈值过滤。 --- ### **注意事项** 1. **动态输入尺寸** 若需支持动态输入,在导出时添加`--dynamic`参数: ```bash --dynamic ``` 2. **算子兼容性** 若遇到不支持的算子(如`DeformConv2d`),需检查MMDeploy版本或联系社区更新支持列表。 ---
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