resnet50转onnx

将resnet50模型转换为ONNX格式需要执行以下步骤：

1. 安装ONNX运行时和工具包。
2. 加载ResNet50模型并将其转换为ONNX格式。
3. 验证ONNX模型的正确性。

以下是使用Python代码将ResNet50模型转换为ONNX格式的示例：

import torch
import torchvision

# 加载ResNet50模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# 创建随机输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 将模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, input_data, "resnet50.onnx", verbose=True)

运行此代码将在当前目录中创建一个名为“resnet50.onnx”的ONNX模型文件。可以使用ONNX运行时和工具包来加载和运行此模型，以及在其他框架（如TensorFlow或Caffe2）中使用它。

相关问题

resnet50 运行onnx模型的代码

可以使用ONNX Runtime来运行ONNX模型，下面是运行ResNet50 ONNX模型的示例代码：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
ort_session = ort.InferenceSession("resnet50.onnx")

# 输入图片预处理，转换为模型输入格式
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype(np.float32)
img = img.transpose(2, 0, 1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 运行模型
outputs = ort_session.run(None, {"input": img})

# 输出预测结果
print(outputs)

其中，`resnet50.onnx`是ResNet50的ONNX模型文件，`test.jpg`是测试用的图片。你需要根据实际情况修改文件路径和图片大小。

resnet18.onnx

对于你提供的问题，我可以理解为你想了解关于 ONNX 格式的 ResNet-18 模型。ResNet-18 是一个经典的深度学习模型，常用于图像分类任务。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式。

如果你已经拥有了 ResNet-18 的 ONNX 模型文件（例如 resnet18.onnx），你可以使用 ONNX Runtime 或其他支持 ONNX 格式的库来加载和运行该模型。ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，可以跨平台运行 ONNX 模型。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 ONNX Runtime 加载并运行 ResNet-18 模型：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 预处理输入图像
image = cv2.imread("image.jpg")
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = image.transpose((2, 0, 1))  # 调整通道顺序
image = image.astype(np.float32)  # 转换为浮点数
image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 添加批处理维度

# 运行推理
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
output = ort_session.run([output_name], {input_name: image})

# 处理输出结果
output = np.squeeze(output)
predicted_class = np.argmax(output)

print("预测类别：", predicted_class)

在上述代码中，我们使用了 OpenCV 来加载和预处理输入图像。然后，我们使用 ONNX Runtime 加载了模型文件，并通过输入名称和图像数据进行推理。最后，我们从输出结果中获取预测的类别。

请确保已经安装了对应的库（如 onnxruntime、numpy 和 opencv-python），并将代码中的文件路径和输入图像替换为你自己的数据。

希望这个示例能对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。