torch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点,第三部分 比较容易首先你要安装 依赖库:onnx 和 onnxruntime,
时间: 2024-08-16 12:03:20 浏览: 143
Torch模型转换到ONNX模型通常涉及以下几个步骤:
1. **模型转换**[^4]:
使用`torch.onnx.export`函数可以将PyTorch模型转换为ONNX格式。这个过程需要输入样本来确定模型的行为。下面是一个简单的示例:
```python
import torch
from torch import nn
from torch.utils.dlpack import to_dlpack
class MyModel(nn.Module):
... # 定义你的模型结构
model = MyModel()
input_data = ... # 准备要用于导出的输入数据(形状需与模型期望匹配)
# 将模型设置为评估模式(假设它是一个训练好的模型)
model.eval()
# 转换模型
output_names = ["output"] # 假设你的模型只有一个输出
opset_version = 11 # ONNX版本
dynamic_axes = {input_name: {0: "batch_size"} for input_name in model.input_names} # 可选,动态轴定义
torch.onnx.export(
model,
(to_dlpack(input_data),),
"model.onnx",
input_names=model.input_names,
output_names=output_names,
opset_version=opset_version,
dynamic_axes=dynamic_axes,
)
```
2. **运行ONNX模型**[^5]:
使用ONNX Runtime(onnxruntime)可以加载和运行ONNX模型。确保已经安装了onnx和onnxruntime库。以下是如何在Python中执行ONNX模型的一个简单例子:
```python
import numpy as np
import onnxruntime
# 加载ONNX模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
# 获取输入名称
input_names = ort_session.get_inputs().name
# 预测
ort_input = {input_names: input_data.numpy()} # 注意转换numpy数组
ort_outs = ort_session.run(None, ort_input)
# 获取输出
onnx_output = ort_outs
```
对于比较ONNX模型和PyTorch模型的输出结果,一般来说,在转换过程中如果模型架构和参数一致,输出应该是一致的。但如果存在精度损失(如量化、剪枝操作),可能会有微小差异。为了精确对比,可以在相同输入下执行两者并记录输出。
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