PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式實(shí)現(xiàn)過程詳解
1. 安裝依賴
將PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式可以使它在其他框架中使用，如TensorFlow、Caffe2和MXNet
首先安裝以下必要組件：
- Pytorch
- ONNX
- ONNX Runtime（可選）
建議使用conda環(huán)境，運(yùn)行以下命令來創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境并激活它：
conda create -n onnx python=3.8 conda activate onnx
接下來使用以下命令安裝PyTorch和ONNX：
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch pip install onnx
可選地，可以安裝ONNX Runtime以驗(yàn)證轉(zhuǎn)換工作的正確性：
pip install onnxruntime
2. 準(zhǔn)備模型
將需要轉(zhuǎn)換的模型導(dǎo)出為PyTorch模型的.pth文件。使用PyTorch內(nèi)置的函數(shù)加載它，然后調(diào)用eval()方法以保證close狀態(tài)：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.onnx
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
PATH = './model.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()
3. 調(diào)整輸入和輸出節(jié)點(diǎn)
現(xiàn)在需要定義輸入和輸出節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)由導(dǎo)出的模型中的張量名稱表示。將使用PyTorch內(nèi)置的函數(shù)torch.onnx.export()來將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式。下面的代碼片段說明如何找到輸入和輸出節(jié)點(diǎn)，然后傳遞給該函數(shù)：
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(batch_size, input_channel_size, input_height, input_width)
# Export the model
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True,
input_names=input_names, output_names=output_names)
4. 運(yùn)行轉(zhuǎn)換程序
運(yùn)行上述程序時(shí)可能遇到錯(cuò)誤信息，其中包括一些與節(jié)點(diǎn)的名稱和形狀相關(guān)的警告，甚至還有Python版本、庫、路徑等信息。在處理完這些錯(cuò)誤后，就可以轉(zhuǎn)換PyTorch模型并立即獲得ONNX模型了。輸出ONNX模型的文件名是model.onnx。
5. 使用后端框架測試ONNX模型
現(xiàn)在，使用ONNX模型檢查一下是否成功地將其從PyTorch導(dǎo)出到ONNX，可以使用TensorFlow或Caffe2進(jìn)行驗(yàn)證。以下是一個(gè)簡單的示例，演示如何使用TensorFlow來加載和運(yùn)行該模型：
import onnxruntime as rt
import numpy as np
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(batch_size, input_channel_size, input_height, input_width).astype(np.float32)
res = sess.run([output_name], {input_name: X})
這應(yīng)該可以順利地運(yùn)行，并且輸出與原始PyTorch模型具有相同的形狀（和數(shù)值）。
6. 核對(duì)結(jié)果
最好的方法是比較PyTorch模型與ONNX模型在不同框架中推理的結(jié)果。如果結(jié)果完全匹配，則幾乎可以肯定地說PyTorch到ONNX轉(zhuǎn)換已經(jīng)成功。以下是通過PyTorch和ONNX檢查模型推理結(jié)果的一個(gè)小程序：
# Test the model with PyTorch
model.eval()
with torch.no_grad():
Y = model(torch.from_numpy(X)).numpy()
# Test the ONNX model with ONNX Runtime
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
res = sess.run(None, {input_name: X})[0]
# Compare the results
np.testing.assert_allclose(Y, res, rtol=1e-6, atol=1e-6)以上就是PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
相關(guān)文章
python中Scikit-learn庫的高級(jí)特性和實(shí)踐分享
Scikit-learn是一個(gè)廣受歡迎的Python庫，它用于解決許多機(jī)器學(xué)習(xí)的問題，在本篇文章中，我們將進(jìn)一步探索Scikit-learn的高級(jí)特性和最佳實(shí)踐,需要的朋友可以參考下2023-07-07
這篇文章主要介紹了詳解python進(jìn)行mp3格式判斷,具有一定的參考價(jià)值，有興趣的可以了解一下。2016-12-12
python導(dǎo)入時(shí)小括號(hào)大作用
這篇文章主要介紹了python導(dǎo)入時(shí)小括號(hào)的大作用，非常的簡單實(shí)用，希望這個(gè)小技巧能夠幫到大家2017-01-01
thon中函數(shù)的參數(shù)類型比較豐富，比如我們經(jīng)常見到*args和**kwargs作為參數(shù)。今天給大家介紹python 函數(shù)中的參數(shù)類型,需要的朋友可以參考下2020-02-02
這篇文章主要分享的是18個(gè)Python編程技巧,文章圍繞?Python的相關(guān)資料展開詳細(xì)全文，對(duì)工作中的你了能具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考一下，希望對(duì)你有所幫助2022-01-01
基于Python Numpy的數(shù)組array和矩陣matrix詳解
下面小編就為大家分享一篇基于Python Numpy的數(shù)組array和矩陣matrix詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-04-04
這篇文章主要介紹了Python閉包函數(shù)定義與用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python閉包函數(shù)的功能、定義、使用方法及相關(guān)操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2018-07-07
這篇文章主要介紹了Python基于time模塊表示時(shí)間常用方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-06-06
python爬蟲系列Selenium定向爬取虎撲籃球圖片詳解
這篇文章主要介紹了python爬蟲系列Selenium定向爬取虎撲籃球圖片詳解，具有一定參考價(jià)值，喜歡的朋友可以了解下。2017-11-11
Python實(shí)現(xiàn)Singleton模式的方式詳解
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)Singleton模式的方式詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-08-08