pkl文件转成onnx

pkl文件通常用于保存Python对象，例如机器学习模型，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放格式。将pkl文件转换为ONNX格式通常涉及以下几个步骤：

1. **加载pkl文件**：首先需要使用Python的pickle模块加载pkl文件。
2. **转换为中间格式**：将加载的模型转换为ONNX支持的中间格式，例如使用PyTorch的trace或script功能。
3. **导出为ONNX格式**：使用ONNX的导出功能将中间格式的模型导出为ONNX格式。

以下是一个具体的示例，假设我们有一个使用PyTorch训练的模型，并将其保存为pkl文件：

import torch
import pickle
import onnx
import onnxruntime
import torch.onnx

# 假设我们有一个PyTorch模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return torch.sigmoid(self.linear(x))

# 实例化模型并保存为pkl文件
model = MyModel()
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载pkl文件
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 创建一个示例输入
example_input = torch.randn(1, 10)

# 导出为ONNX格式
torch.onnx.export(model, example_input, 'model.onnx', export_params=True, opset_version=11)

# 验证ONNX模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

# 使用ONNX Runtime进行推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example_input.numpy()}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)

print(ort_outs)

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的PyTorch模型，并将其保存为pkl文件。然后，我们加载pkl文件并使用PyTorch的`torch.onnx.export`函数将模型导出为ONNX格式。最后，我们使用ONNX Runtime加载并运行导出的ONNX模型。