PyTorch_ONNX转换教程

PyTorch模型转换为ONNX格式是模型在不同平台间迁移的关键步骤。以下是一个基础的转换教程。

前提条件

• 安装了PyTorch和ONNX库。
• 准备了一个训练好的PyTorch模型。

转换步骤

1. 加载模型和输入数据：首先加载你的PyTorch模型和用于转换的输入数据。

   import torch
   import onnx
   from torch.onnx import export
   
   # 假设你有一个名为model的模型实例和一个名为input_data的输入
   model.eval()
   input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 示例输入
   

2. 导出模型：使用export函数将模型导出为ONNX格式。

   export(model, "model.onnx", input_data)
   

3. 验证转换：使用ONNX的check_model bieness函数来验证模型是否正确转换。

   onnx.check_model bieness("model.onnx")
   

4. 使用ONNX模型：现在你可以使用ONNX模型在其他支持ONNX的平台上了。

   import onnxruntime as ort
   
   session = ort.InferenceSession("model.onnx")
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   output_name = session.get_outputs()[0].name
   
   # 使用ONNX模型进行推理
   input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
   input_data = input_data.numpy()  # 转换为numpy数组
   outputs = session.run(None, {input_name: input_data})
   

注意事项

• 确保你的PyTorch模型已经转换为评估模式，即model.eval()。
• 导出的ONNX模型可以在不同的平台上运行，包括CPU和GPU。
• 转换过程中可能需要调整模型的结构，以适应ONNX的要求。

相关链接

更多关于PyTorch和ONNX的信息，请访问PyTorch官网和ONNX官网。

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