pytorch ONNX

Pytorch是一个深度学习框架，而ONNX是一种开放的神经网络交换格式。Pytorch可以通过torch.onnx.export函数将模型转换为ONNX格式。然而，Pytorch自带的torch.onnx.export转换得到的ONNX，ONNXRuntime需要的ONNX，TensorRT需要的ONNX都是不同的。这意味着不同的工具和库对ONNX格式有不同的要求和支持。因此，在将Pytorch模型转换为ONNX时，需要注意不同库之间的兼容性和差异。

对于Pytorch转换为ONNX的过程，由于Pytorch没有图的概念，所以需要通过让ONNX记录模型运行的结果来抽象成一张图。这样的转换过程有两个天然的局限。另外，Pytorch的MaxUnpool实现和ONNXRuntime对输入的Idx格式要求也不同，因此需要对输入的Idx做额外的处理，以便在ONNXRuntime中获得相同的结果。

相关问题

pytorch onnx

您的问题是关于 PyTorch 和 ONNX 的吗？PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个开放的深度学习模型交换格式。PyTorch 支持将模型导出为 ONNX 格式，使得在其他深度学习框架中使用 PyTorch 模型变得更加容易。您可以使用 PyTorch 的 torch.onnx 包来将模型导出为 ONNX 格式。

pytorch onnx cpu

您的问题是关于使用PyTorch将模型导出到ONNX格式并在CPU上运行的方法。以下是简单的步骤：

1. 安装PyTorch和ONNX

确保您已经安装了PyTorch和ONNX。您可以在PyTorch官方网站和ONNX官方网站上找到安装指南。

2. 导出PyTorch模型为ONNX格式

使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。此函数需要输入模型、输入Tensor、输出文件路径等参数。例如：

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output_file = "resnet18.onnx"

torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False)

3. 在CPU上加载ONNX模型

使用onnxruntime库在CPU上加载ONNX模型。您可以使用以下代码：

import onnxruntime

model_file = "resnet18.onnx"
sess = onnxruntime.InferenceSession(model_file)

# 输入张量的名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
# 输出张量的名称
output_name = sess.get_outputs()[0].name

4. 运行ONNX模型

使用sess.run函数在CPU上运行ONNX模型。您需要将输入数据转换为numpy数组，并将其传递给sess.run函数。例如：

import numpy as np

# 将dummy_input转换为numpy数组
input_data = dummy_input.numpy()

# 在ONNX模型上运行
result = sess.run([output_name], {input_name: input_data})

# 将结果转换为PyTorch张量
output_data = torch.Tensor(np.array(result))

这些是将PyTorch模型导出为ONNX格式并在CPU上运行的基本步骤。希望对您有所帮助！