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。

相关问题

pytorch如何转换为onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 安装依赖：确保已安装PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令安装ONNX库：

   pip install onnx

2. 导出PyTorch模型：使用PyTorch提供的`torch.onnx.export`函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。此函数需要指定输入张量的形状和模型的输入名称。以下是一个示例：

   import torch
   import torchvision
   
   # 加载PyTorch模型
   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   
   # 创建一个示例输入张量
   input_shape = (1, 3, 224, 224)  # (batch_size, channels, height, width)
   dummy_input = torch.randn(input_shape)
   
   # 导出模型为ONNX格式
   onnx_path = "model.onnx"
   torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=True, input_names=['input'])

3. 验证导出的模型：可以使用ONNX库加载导出的ONNX模型，并验证其是否成功转换。以下是一个示例：

   import onnx
   
   # 加载导出的ONNX模型
   onnx_model = onnx.load(onnx_path)
   
   # 验证模型是否有效
   onnx.checker.check_model(onnx_model)

转换后的ONNX模型可以在其他支持ONNX格式的深度学习框架中使用，或者进行模型优化、部署等任务。

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。