DLR-RM/stable-baselines3

How do I export RecurrentPPO as an onnx model？

Open

#1.125 geöffnet am 17. Okt. 2022

Auf GitHub ansehen
 (3 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (1.407 Forks)batch import
help wantedquestion

Repository-Metriken

Stars
 (6.550 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 11T 13h) (3 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

❓ Question

How do I export RecurrentPPO as an onnx model？

Checklist

  • I have checked that there is no similar issue in the repo
  • I have read the documentation
  • If code there is, it is minimal and working
  • If code there is, it is formatted using the markdown code blocks for both code and stack traces.

Contributor Guide

Research-Richtung
Prüfe, ob stable baselines3 vorhandene ONNX Export Hilfsprogramme oder Beispiele hat. Sieh dir den ONNX Export von PyTorch für RNN basierte Modelle an (verwende 'torch.onnx.export' mit 'opset version' und dynamischen Achsen). Lies die Architekturdokumentation von RecurrentPPO, um zu verstehen, wie das Modell getraced wird. Erwäge die Verwendung von 'torch.onnx.export' mit geeigneten Eingabeformen und Sequenzlängen.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learning
Issue Type
Recherche
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonPyTorchONNX
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
55