帮我写pth转onnx 推理得分代码
时间: 2023-03-24 20:02:46 浏览: 94
好的,我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Python 代码示例,用于将.pth模型转换为.onnx模型并进行推理得分:
```python
import torch
import onnxruntime as ort
# 加载.pth模型
model = torch.load('model.pth')
# 创建一个虚拟输入张量
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
# 将模型转换为.onnx格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', input_names=['input'], output_names=['output'])
# 加载.onnx模型
ort_session = ort.InferenceSession('model.onnx')
# 运行推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[].name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
# 打印输出得分
print(ort_outputs)
```
请注意,此代码仅用于演示目的,实际使用中可能需要进行更多的调整和优化。
相关问题
resnet18pth转onnx
以下是将resnet18.pth模型文件转换为ONNX格式的代码示例:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的resnet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型转换为eval模式
model.eval()
# 创建一个输入张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))
# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, x, 'resnet18.onnx', opset_version=11)
print("resnet18.pth模型已成功转换为ONNX格式,并保存为resnet18.onnx文件。")
```
pth转onnx算子不支持
你好!对于将PyTorch模型转换为ONNX格式,确实存在一些算子不被支持的情况。这可能是由于一些算子在PyTorch和ONNX之间的实现方式不同,导致无法直接转换。在这种情况下,你可能需要手动实现或使用其他方法来处理这些不支持的算子。
你可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 更新PyTorch和ONNX的版本:确保你正在使用最新版本的PyTorch和ONNX,以获得最好的兼容性和支持。
2. 使用第三方库:有些开源库可以帮助你处理不支持的算子,例如ONNX-TensorRT、ONNXRuntime等。这些库提供了额外的功能和优化,可以增加对不支持算子的支持。
3. 自定义实现:如果你对模型的具体算子实现非常了解,你可以尝试手动实现这些不支持的算子,并将其添加到转换过程中。
记住,在转换模型之前,确保你已经仔细检查了模型的结构和使用的算子,以确保它们在ONNX中得到了正确的支持。