pytorch 模型转换为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 将模型转换为 ONNX 格式：

import torch
import torchvision
import onnx

# 加载 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出 PyTorch 模型为 ONNX 格式
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}
onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=False,
                         input_names=input_names, output_names=output_names,
                         dynamic_axes=dynamic_axes)

这个例子加载了一个预训练的 ResNet18 模型，并使用 PyTorch 的 `export` 函数将模型导出为 ONNX 格式，同时还指定了输入和输出的名称，以及动态维数，以便在运行时可以调整输入的 batch size。

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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：

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。

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：

!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。

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。

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。

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。