onnx alexnet
时间: 2023-08-22 15:11:09 浏览: 70
要加载和使用 ONNX 中的 AlexNet 模型,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经安装了 ONNX 和 PyTorch。ONNX 可以使用上一条回答中的步骤进行安装,而 PyTorch 可以通过官方网站或使用 pip 进行安装。
2. 下载预训练的 AlexNet 模型的 ONNX 版本。您可以在 ONNX Model Zoo 中找到该模型的下载链接:https://github.com/onnx/models/tree/master/vision/classification/alexnet
3. 使用 ONNX 模块中的 `load` 方法加载 ONNX 模型,并使用 PyTorch 的 `torch.onnx.export` 方法将其转换为 PyTorch 模型。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
import onnx
# 加载预训练的 AlexNet 模型
onnx_model_path = "alexnet.onnx"
model = onnx.load(onnx_model_path)
# 将 ONNX 模型转换为 PyTorch 模型
pytorch_model = models.AlexNet()
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 224, 224), "alexnet.pth")
# 加载转换后的 PyTorch 模型
pytorch_model.load_state_dict(torch.load("alexnet.pth"))
```
这样,您就成功加载了 ONNX 中的 AlexNet 模型,并将其转换为 PyTorch 模型。您可以根据需要进行进一步的使用和调整。请确保 ONNX 模型和转换后的 PyTorch 模型的路径正确,并根据您自己的需求进行相应的修改。