enable_onnx_checker torch.onnx.export
时间: 2024-09-07 10:06:47 浏览: 22
`torch.onnx.export` 是 PyTorch 中的一个函数,它用于将训练好的 PyTorch 模型导出为 ONNX(Open Neural Network Exchange)格式的文件。ONNX 是一个开放的格式,旨在使不同的人工智能框架能够互操作,这意味着一个模型可以从一个框架导出,然后在另一个框架中加载和运行。
`enable_onnx_checker` 是一个可选参数,当设置为 `True` 时,PyTorch 会在导出模型后立即对其进行检查,确保导出的模型能够被 ONNX 运行时所支持。这个检查器会验证模型中的操作是否都是 ONNX 支持的操作,并且模型的结构是否有效。
使用 `torch.onnx.export` 的一般步骤包括:
1. 导入模型和相关的库。
2. 准备输入数据,通常需要是一个包含模型输入的元组。
3. 设置导出路径和文件名。
4. 调用 `torch.onnx.export` 函数,传入模型、输入示例、文件路径、以及可选的参数,如 `enable_onnx_checker`。
请注意,使用 `enable_onnx_checker` 参数进行模型检查是一个好习惯,因为它可以帮助开发者发现和解决导出模型时可能遇到的问题。
相关问题
onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Your model ir_version is higher than the checker's.
这个错误是由于你使用的 ONNX 版本比 ONNX checker 的版本低导致的。你需要升级你的 ONNX 版本,或者使用一个与你当前 ONNX 版本兼容的 checker 版本。
你可以通过以下命令升级 ONNX:
```
pip install --upgrade onnx
```
如果你仍然遇到问题,你可以尝试使用一个与你当前 ONNX 版本兼容的 checker 版本。你可以在 ONNX 的 Github 仓库中找到对应版本的 checker。
torch.onnx.export导出onnx模型的时候怎么支持网络多输入
在使用 `torch.onnx.export` 导出 ONNX 模型时,可以通过使用 `dynamic_axes` 参数来支持网络多输入。
`dynamic_axes` 是一个字典,其中键是输入张量的名称,值是一个元组,指定每个维度是否可以变化(True)或者是否是固定的(False)。
下面是一个例子:
```python
import torch
import onnx
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def forward(self, x, y):
return x + y
model = MyModel()
# 导出模型
x = torch.randn(1, 3)
y = torch.randn(1, 3)
input_names = ['x', 'y']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'x': {0: 'batch_size'}, 'y': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_filename = 'mymodel.onnx'
torch.onnx.export(model, (x, y), onnx_filename, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
# 加载模型
onnx_model = onnx.load(onnx_filename)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
# 获取模型输入和输出信息
input_infos = onnx_model.graph.input
output_infos = onnx_model.graph.output
print("Input Info:")
for input_info in input_infos:
print(input_info)
print("Output Info:")
for output_info in output_infos:
print(output_info)
```
在上面的例子中,我们使用了 `dynamic_axes` 参数来指定输入张量 x 和 y 的第一个维度是可以变化的。这意味着我们可以在运行模型时,使用不同的 batch size 来进行预测。
在导出模型后,我们可以通过加载模型以及获取模型的输入和输出信息来验证模型是否正确导出。