pytorch onnx cpu

您的问题是关于使用PyTorch将模型导出到ONNX格式并在CPU上运行的方法。以下是简单的步骤：

1. 安装PyTorch和ONNX

确保您已经安装了PyTorch和ONNX。您可以在PyTorch官方网站和ONNX官方网站上找到安装指南。

2. 导出PyTorch模型为ONNX格式

使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。此函数需要输入模型、输入Tensor、输出文件路径等参数。例如：

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.resnet18()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output_file = "resnet18.onnx"

torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False)

3. 在CPU上加载ONNX模型

使用onnxruntime库在CPU上加载ONNX模型。您可以使用以下代码：

import onnxruntime

model_file = "resnet18.onnx"
sess = onnxruntime.InferenceSession(model_file)

# 输入张量的名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
# 输出张量的名称
output_name = sess.get_outputs()[0].name

4. 运行ONNX模型

使用sess.run函数在CPU上运行ONNX模型。您需要将输入数据转换为numpy数组，并将其传递给sess.run函数。例如：

import numpy as np

# 将dummy_input转换为numpy数组
input_data = dummy_input.numpy()

# 在ONNX模型上运行
result = sess.run([output_name], {input_name: input_data})

# 将结果转换为PyTorch张量
output_data = torch.Tensor(np.array(result))

这些是将PyTorch模型导出为ONNX格式并在CPU上运行的基本步骤。希望对您有所帮助！