如何加载静态图的pth模型并转换成onnx格式
时间: 2024-05-14 21:15:56 浏览: 9
您可以使用PyTorch中的torch.onnx模块,将静态图的pth模型转换成onnx格式。首先,要确保已经安装了PyTorch和onnx模块。然后,您可以使用以下代码加载模型并将其转换为onnx格式:
```python
import torch
import torchvision
# 加载模型
model = torchvision.models.resnet18()
input_shape = (1, 3, 224, 224) # 定义输入形状
# 导出模型为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
```
在这个例子中,我们使用了PyTorch官方提供的ResNet18模型,并将其转换成了ONNX格式。dummy_input是一个随机的张量,用来作为输入数据的占位符,而"resnet18.onnx"是导出的ONNX模型的文件名。如果您需要将其他的pth模型转换为ONNX格式,只需将加载模型的代码替换为您自己的模型即可。
相关问题
加载pytorch模型并转换为onnx模型的详细示例
好的,下面是详细的加载pytorch模型并转换为onnx模型的步骤示例。
1. 安装必要的库
首先需要安装pytorch和onnx库,可以使用以下命令安装:
```python
!pip install torch==1.7.0
!pip install onnx==1.8.0
```
2. 加载pytorch模型
假设我们已经训练好了一个pytorch模型,并将其保存在了一个文件中,我们需要使用pytorch库加载模型并导出为onnx模型。
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
```
3. 转换为onnx模型
使用torch.onnx库将pytorch模型转换为onnx模型。
```python
import torch.onnx
# 输入变量的形状和名称
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
# 输出变量的形状和名称
output_shape = (1, 1000)
output_names = ['output']
# 导出模型为onnx格式
torch.onnx.export(model, # 导出的模型
torch.randn(*input_shape), # 输入数据
'model.onnx', # 导出的文件名
input_names=input_names, # 输入变量的名称
output_names=output_names,# 输出变量的名称
opset_version=11) # onnx的版本
```
4. 加载onnx模型
现在我们可以使用onnx库加载并运行onnx模型了。
```python
import onnxruntime
# 加载模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
# 输入数据
inputs = {'input': torch.randn(*input_shape).numpy()}
# 运行模型
outputs = ort_session.run(output_names, inputs)
# 输出结果
print(outputs)
```
这就是加载pytorch模型并转换为onnx模型的详细示例。
加载pytorch模型并转换为onnx模型的简单示例
好的,以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用 PyTorch 加载模型并将其转换为 ONNX 格式:
```python
import torch
import onnx
# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load('model.pth')
# 创建一个输入示例
inputs = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
onnx.export(model, inputs, 'model.onnx')
```
在这个示例中,我们首先使用 `torch.load` 函数加载了一个 PyTorch 模型。然后,我们创建了一个输入示例,这是一个形状为 `[1, 3, 224, 224]` 的张量。最后,我们使用 `onnx.export` 函数将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式,并将结果保存到文件 `model.onnx` 中。这个函数会自动推断输入和输出张量的形状,并将其保存到 ONNX 模型中。