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。

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pytorch 模型转换为onnx模型的简单示例

当你使用 PyTorch 训练好一个模型后，你也可以把这个模型导出成 ONNX 格式，以便在其他框架中使用，或者在生产环境中使用。下面是一个简单的示例代码，用于将 PyTorch 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)
model.eval()

# 创建一个 PyTorch 示例输入
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，我们加载了一个预训练的 ResNet18 模型，并将其设置为评估模式。接下来，我们创建了一个示例输入（1 个样本，3 个通道，224 * 224 的图像），并使用 `torch.onnx.export` 函数将模型导出为 ONNX 格式。在这个函数中，我们需要提供模型、输入、输出、导出文件名等参数，这里我们只需要提供模型和输入。`verbose` 参数用于控制输出信息的详细程度。

将微软用pytorch实现的GLIP模型转换为onnx模型，要求onnx模型能够直接加载使用

要将微软用PyTorch实现的GLIP模型转换为ONNX模型，并且要求ONNX模型能够直接加载使用，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，加载微软用PyTorch实现的GLIP模型。可以根据具体的模型代码进行加载，这里以示例模型为例。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载微软GLIP模型
model = models.glip_model()

2. 然后，定义GLIP模型的输入维度。根据GLIP模型的输入要求进行定义，这里以示例输入维度为(1, 3, 224, 224)，表示一张三通道、分辨率为224x224的彩色图像。

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

3. 接下来，使用`torch.onnx.export()`函数将GLIP模型转换为ONNX格式的模型。在转换过程中，可以选择是否加载模型的权重，这里选择不加载权重。

torch.onnx.export(model, dummy_input, "glip_model.onnx", do_constant_folding=False)

4. 完成上述步骤后，将会生成一个名为"glip_model.onnx"的ONNX模型文件，可以直接加载和使用该模型。

综上所述，将微软用PyTorch实现的GLIP模型转换为ONNX模型并能够直接加载使用的步骤如下所示：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载微软GLIP模型
model = models.glip_model()

# 定义GLIP模型的输入维度
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 将模型转换为ONNX格式但不加载权重
torch.onnx.export(model, dummy_input, "glip_model.onnx", do_constant_folding=False)

通过以上步骤，您可以将微软用PyTorch实现的GLIP模型成功转换为ONNX模型，并能够直接加载和使用该模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [模型转换 PyTorch转ONNX 入门](https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/129073729)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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