onnx simple
时间: 2023-07-08 15:53:09 浏览: 52
ONNX是一个开放的、跨平台的机器学习模型格式,它的目的是使机器学习模型在不同的机器学习框架和硬件设备上能够无缝运行。ONNX提供了一个标准的模型表示,可以在许多不同的深度学习框架中使用,如PyTorch、TensorFlow、Caffe2等。此外,ONNX Runtime还提供了一个高性能的推理引擎,可以在不同的硬件设备上运行模型。
下面是一个简单的使用ONNX的示例:
1. 安装ONNX
```bash
pip install onnx
```
2. 使用ONNX导出模型
在使用ONNX导出模型时,需要先将模型转换为ONNX格式。以PyTorch模型为例,可以使用torch.onnx.export()方法将模型转换为ONNX格式。
```python
import torch
import onnx
# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')
# 创建模型输入张量
inputs = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出模型为ONNX格式
onnx_model = onnx.export(model, inputs, 'model.onnx')
```
3. 使用ONNX加载模型
使用ONNX加载模型非常简单,只需要使用onnxruntime.InferenceSession()方法创建一个推理会话即可。
```python
import onnxruntime as ort
# 创建ONNX Runtime推理会话
ort_session = ort.InferenceSession('model.onnx')
# 获取模型输入张量的名称
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
# 创建输入张量
inputs = {'input': np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)}
# 运行推理
outputs = ort_session.run(None, inputs)
# 打印输出
print(outputs)
```
在这个示例中,我们使用ONNX Runtime创建了一个推理会话,并获取了模型输入张量的名称。然后,我们创建了一个输入张量,并使用ort_session.run()方法运行了推理,并打印了输出。