Matrice completa di esportazione

Forma della matrice

La matrice è indicizzata da (family, task, format). Le chiavi di famiglia sono i nomi canonici del registro dei modelli, le chiavi di task vengono da libreyolo.tasks.TASKS, e i formati sono dodici:

onnx, torchscript, executorch, tensorrt, openvino, paddle, mnn, rknn, ncnn, tflite, coreml, coreai.

model.export(format=...) accetta inoltre due alias: engine per tensorrt e litert per tflite, che è il nome attuale di TensorFlow Lite. Il formato e il suffisso .tflite non cambiano.

from libreyolo.export.support import (    EXPORT_FORMATS,    get_support,    validated_alternatives,) print(EXPORT_FORMATS) entry = get_support("yolo9", "detect", "onnx")print(entry.tier, entry.since)print(entry.constraint) print(validated_alternatives("yolo9", "detect"))

libreyolo formats --family yolo9 --task detectlibreyolo formats --family yolo9 --task detect --json

Poiché una cella è funzione di tre chiavi, la griglia completa è grande e cambia a ogni release. È generata invece che scritta a mano, e si trova in docs/export_support.md nel repository della libreria. Interroga la matrice da Python o dalla CLI invece di leggerne una copia.

I tre livelli

Le combinazioni validated e available procedono entrambe senza una presa d'atto esplicita né un avviso generico. Le prove registrate e i loro vincoli restano visibili nella documentazione generata. Una combinazione blocked fallisce prima dei controlli sulle dipendenze, del caricamento della calibrazione, del tracing o della creazione dell'artefatto.

Aggiungere una voce validated richiede un test di parità e un campo since.

Un SupportEntry porta quattro campi: tier, una stringa reason, la release since e una stringa constraint. Il vincolo è la parte che conta quando integri: un segno di spunta vale solo alle condizioni che indica, che di solito sono un canvas di input fisso, batch 1, FP32 e una versione specifica del runtime.

Come viene decisa una cella

get_support(family, task, fmt) risolve in quest'ordine. Vince la prima regola che corrisponde.

1. Un task sconosciuto, o un formato fuori dai dodici, restituisce blocked.
2. Una voce esplicita (family, task, format) viene restituita così com'è registrata.
3. Un blocco a livello di famiglia restituisce blocked con la motivazione di quella famiglia.
4. Un blocco a livello di task restituisce blocked con la motivazione di quel task.
5. Per ncnn, una famiglia nella lista di blocco NCNN restituisce blocked.
6. mnn restituisce blocked: nessun contratto di runtime per questa famiglia e questo task.
7. rknn restituisce blocked. In questa versione RKNN è limitato esattamente alle varianti di rilevamento testate sul simulatore: YOLO9-t, YOLO9-E2E-t, YOLO-NAS-s e PicoDet-s su RK3588.
8. tensorrt e openvino restituiscono available: il percorso di conversione esiste ma la parità a runtime non è stata registrata per quella famiglia e quel task.
9. tflite, paddle, coreai e coreml restituiscono blocked, ciascuno con la propria motivazione.
10. Tutto il resto restituisce available: la conversione è implementata, la parità numerica a runtime non è registrata.

L'asimmetria nei passi da 8 a 10 è voluta. TensorRT e OpenVINO convertono in modo generico a partire da ONNX, quindi vale la pena tentare una combinazione non elencata. TFLite, Paddle, Core AI e CoreML hanno bisogno ciascuno di un percorso specifico per famiglia, quindi una combinazione non elencata è un rifiuto e non un invito.

Task bloccati

Questi task sono bloccati per qualsiasi famiglia priva di una voce esplicita.

Una voce esplicita ha la precedenza su questi blocchi, ed è così che, per esempio, una famiglia semantic già collegata riesce comunque a esportare.

Famiglie bloccate

PicoSAM3 è l'eccezione nel livello promptable: esporta in ONNX la sua rete ROI grezza da 96 pixel.

Bloccate per NCNN

I decoder in stile DETR hanno bisogno di operazioni di sampling che NCNN non implementa, quindi queste famiglie sono bloccate per ncnn a meno che una voce esplicita non dica altrimenti: Deformable DETR, DETR, DINO-DETR, D-FINE, LW-DETR, DEIM, DEIMv2, RT-DETR, RT-DETRv2, RT-DETRv4, RF-DETR ed EC. Il rifiuto indica ONNX, OpenVINO, TorchScript e TensorRT come alternative.

Soglie di parità

Una cella validated significa che l'artefatto esportato ha riprodotto il modello nativo entro questi limiti:

Le righe di query dei DETR sono un insieme non ordinato, quindi la parità per la famiglia DETR allinea le righe di query come insieme e non per posizione.

Esportazione

from libreyolo import LibreYOLOfrom libreyolo.export.support import get_support model = LibreYOLO("LibreYOLO9t.pt")print(model.export(format="onnx")) # Controlla prima di chiamare: una combinazione bloccata fallisce nel preflight# e il messaggio riporta questa motivazione.blocked = get_support("domedetr", "detect", "onnx")print(blocked.tier)print(blocked.reason)

Una combinazione bloccata solleva NotImplementedError nel preflight e il messaggio riporta la motivazione registrata. validated_alternatives(family, task) restituisce i formati validated per quella coppia, che è la cosa utile da stampare accanto a un rifiuto.

Gli argomenti condivisi da tutti gli exporter sono elencati nella pagina dell'API del modello. Gli argomenti specifici di ciascun formato stanno nelle pagine dei singoli formati.

Leggere un vincolo

Una cella validated è un'affermazione su una singola configurazione misurata, non sul formato in generale. Una stringa di vincolo come FP32, batch 1, fixed 520x520 input significa che la parità è stata registrata a quella forma e a quella precisione. Esportare a una risoluzione o a una dimensione del batch diversa produce comunque un artefatto; semplicemente non è la configurazione da cui viene quel numero.