本文将为您介绍如何将模型转换为 ONNX 格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的神经网交换格式，旨在促进不同深度学习框架之间的模型转换和互操作性。

转换步骤

  1. 选择模型框架：首先，您需要确定要转换的模型所使用的深度学习框架。例如，TensorFlow、PyTorch 等。

  2. 准备模型：确保您的模型已经训练完毕，并且模型的结构是可导的。

  3. 使用 ONNX 工具：使用 ONNX 提供的工具，如 onnx-tensorflow 或 onnx-torch，将模型转换为 ONNX 格式。

  4. 验证转换结果：使用 ONNX 模型进行推理，确保转换后的模型能够正常工作。

示例代码

以下是一个使用 PyTorch 将模型转换为 ONNX 格式的示例代码：

import torch
import onnx
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置为评估模式
model.eval()

# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 保存为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, input_tensor, "resnet18.onnx")

扩展阅读

如果您想了解更多关于 ONNX 的信息，可以访问以下链接：

ONNX 模型示例