pytorch模型部署windows

在Windows上部署PyTorch模型可以分为两步：

1. 将PyTorch模型导出为ONNX格式

首先，你需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。这可以通过使用PyTorch自带的ONNX导出工具来完成。你可以使用以下代码将模型导出为ONNX格式：

import torch
import torchvision

# 加载PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

在上面的代码中，我们使用了预训练的ResNet18模型作为示例。你需要将 `model` 替换为你自己的PyTorch模型。

2. 使用ONNX运行时加载模型

接下来，你需要使用ONNX运行时来加载导出的ONNX模型。你可以使用以下代码在Python中加载ONNX模型：

import onnxruntime

# 加载ONNX模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 获取输入和输出名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

# 准备输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 运行模型
output_data = sess.run([output_name], {input_name: input_data})[0]

在上面的代码中，我们使用了ONNX运行时来加载导出的ResNet18模型。你需要将 `resnet18.onnx` 替换为你自己导出的ONNX模型。

注意：在运行ONNX模型之前，你需要安装ONNX运行时。你可以通过以下命令来安装：

pip install onnxruntime

希望以上内容对你有所帮助！