python torch调用onnx

要在Python中使用PyTorch调用ONNX模型，你需要进行以下步骤：

1. 首先，确保你已经安装了PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install torch
pip install onnx

2. 加载你的PyTorch模型并导出为ONNX格式。例如，假设你有一个名为`model.pt`的PyTorch模型文件，你可以使用以下代码将其转换为ONNX模型文件：

import torch
import torchvision

# 加载PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
model.eval()

# 创建一个输入示例
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出为ONNX模型
torch.onnx.export(model, example_input, 'model.onnx')

这将生成一个名为`model.onnx`的ONNX模型文件。

3. 使用ONNX运行时加载和运行ONNX模型。你可以使用以下代码加载和运行ONNX模型：

import onnxruntime

# 创建ONNX运行时会话
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = example_input.numpy()

# 运行推理
output = session.run(None, {input_name: input_data})

# 处理输出结果
print(output)

这样，你就可以使用PyTorch和ONNX库在Python中调用ONNX模型了。请确保将上述代码中的`model.pt`和`model.onnx`替换为你自己的模型文件名。