import torch import torchvision # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # Export the model to ONNX format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)这段代码如何
时间: 2023-11-30 20:03:01 浏览: 42
这段代码是将预训练的 ResNet18 模型从 PyTorch 格式导出到 ONNX 格式的代码。
首先通过 `import` 语句导入了 PyTorch 和 torchvision 库。然后使用 `torchvision.models.resnet18(pretrained=True)` 语句加载了一个预训练的 ResNet18 模型。
接下来使用 `torch.onnx.export` 函数将该模型转换为 ONNX 格式并保存到指定文件名为 "resnet18.onnx" 的文件中。其中第一个参数是要导出的模型,第二个参数是该模型的输入数据,第三个参数是导出的 ONNX 文件名,`verbose=True` 表示在导出过程中打印详细信息。
最后,定义了一个 `dummy_input` 变量,它是一个随机生成的输入数据张量,形状为 `(1, 3, 224, 224)`,用于导出 ONNX 格式的模型的输入数据。
相关问题
举例说明 torch.export.onnx()
很抱歉,我之前给出的回答有误。实际上,PyTorch中没有名为`torch.export.onnx()`的函数。正确的函数是`torch.onnx.export()`,用于将模型导出为ONNX格式。下面是一个示例说明如何使用`torch.onnx.export()`函数:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 定义输入张量(例如,输入图像)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
```
在这个示例中,我们首先使用`torchvision.models`模块加载了一个预训练的ResNet-18模型。然后,我们定义了一个虚拟的输入张量`dummy_input`,它的形状是`(1, 3, 224, 224)`,表示一张RGB图像。最后,我们使用`torch.onnx.export()`函数将模型导出为ONNX格式,并指定导出的文件名为`resnet18.onnx`。通过设置`verbose=True`,我们可以获取更详细的导出过程信息。
执行上述代码后,将在当前目录下生成名为`resnet18.onnx`的ONNX模型文件,该文件可以在其他平台和框架中加载和使用。
请注意,在导出模型为ONNX格式时,可能需要对模型进行一些预处理和调整,以确保模型的兼容性和正确性。例如,您可能需要处理模型的输入和输出类型、调整模型的动态轴等。具体的处理方式取决于您的模型和使用情况。
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!