torch.onnx.export()转换onnx文件时,怎么将权重参数张量转移到cpu?
时间: 2024-01-03 13:03:56 浏览: 52
在torch.onnx.export()函数中,可以通过指定参数"export_params=True"来将权重参数张量也导出到ONNX文件中。同时,可以通过在转换前将所有张量移动到CPU上,即使用.cpu()函数来实现将权重参数张量转移到CPU上。具体示例如下:
import torch
# 构建模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = self.linear2(x)
return x
model = MyModel()
# 生成随机输入
x = torch.rand(1, 10)
# 将模型所有张量移动到CPU
model.cpu()
# 导出ONNX文件
torch.onnx.export(model, x, "mymodel.onnx", export_params=True)
相关问题
torch.jit.trace后怎么导出onnx
### 回答1:
可以使用 torch.onnx.export() 函数将 torch.jit.trace() 后的模型转换为 ONNX 格式。示例代码如下:
```python
import torch
import torch.onnx
traced_model = torch.jit.trace(model, input)
torch.onnx.export(traced_model, input, "model.onnx")
```
其中,model 是需要转换的 PyTorch 模型,input 是一个输入样本,"model.onnx" 是输出文件的文件名。
### 回答2:
要将torch.jit.trace的结果导出为ONNX格式,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,通过torch.jit.trace将要导出的模型进行Tracing。Tracing是一种静态分析的技术,它会记录运行模型的图结构和操作流程。
2. 完成Tracing后,可以得到一个被jit.trace封装的模块。接下来,使用torch.onnx.export来导出ONNX模型。对于该函数,我们需要提供以下参数:
- model:通过jit.trace得到的模块。
- args:表示模型的输入,可以是示例输入或者模型的输入张量。
- f:指定导出ONNX模型的文件路径。
- export_params:设置为True,导出模型的权重参数。
- opset_version:指定导出模型的ONNX opset的版本号。
示例代码如下所示:
```
import torch
import torchvision
# 加载模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 示例输入
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# 进行Tracing
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(traced_model, example_input, "model.onnx", export_params=True, opset_version=10)
```
执行上述代码后,将会在当前目录下生成一个名为"model.onnx"的文件,即为导出的ONNX模型。我们可以使用该模型在其他框架或设备上进行推断或部署。
### 回答3:
使用torch.jit.trace函数可以将一个PyTorch模型转换为图形模式,以便在不依赖Python环境的情况下进行推理。要将图形模式的模型导出为ONNX格式,需要执行以下步骤:
首先,使用torch.jit.trace函数将PyTorch模型转换为图形模式。这可以通过跟踪一个示例输入张量来完成。
```python
import torch
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
```
然后,使用torch.onnx.export函数将图形模式的模型导出为ONNX格式。此函数需要指定导出的文件路径、示例输入张量、动态轴的形状和模型名称。
```python
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
example_output = traced_model(example_input)
dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}
torch.onnx.export(traced_model, example_input, "model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
```
完成这些步骤后,模型将被导出为ONNX格式,并保存在名为“model.onnx”的文件中。
将pt权重文件转换为onnx格式
将pt权重文件转换为onnx格式可以使用以下步骤:
1. 安装pytorch和onnx
```python
pip install torch
pip install onnx
```
2. 加载pt权重文件并转换为onnx模型
```python
import torch
import onnx
# 加载pt模型
model = torch.load('model.pt')
# 创建输入张量
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
# 转换为onnx模型
output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path)
```
3. 验证onnx模型
```python
import onnxruntime
# 创建onnx运行时
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(output_path)
# 获取输入和输出张量名称
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
# 运行推理
ort_inputs = {input_name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run([output_name], ort_inputs)
# 验证结果
print(ort_outputs)
```
注意:在转换过程中可能会出现一些兼容性问题,需要根据具体情况进行调整。