我需要使用tools/export_onnx.py.,该怎么启动
时间: 2024-02-09 08:12:32 浏览: 29
要启动tools/export_onnx.py,你需要在命令行中运行以下命令:
```
python tools/export_onnx.py --model_path /path/to/your/model --output_path /path/to/save/onnx
```
请将“/path/to/your/model”替换为你的模型路径,将“/path/to/save/onnx”替换为你想要保存ONNX文件的路径。然后按Enter键运行命令即可。
相关问题
如何安装tools /onnx export工具
要安装tools/onnx export工具,你需要按照以下步骤执行:
1. 首先,确保你已经安装了Python和PyTorch。
2. 下载或克隆PyTorch的GitHub存储库。
3. 在命令行中导航到存储库的根目录。
4. 运行以下命令安装所有依赖项:
```
pip install -r requirements.txt
```
5. 确保你安装了ONNX运行时,可以使用以下命令安装:
```
pip install onnxruntime
```
或者,如果你想在CPU上运行ONNX模型,可以使用以下命令安装:
```
pip install onnxruntime[cpuonly]
```
6. 现在你可以使用 export_onnx.py 工具来导出PyTorch模型为ONNX格式。
例如,要导出名为“model.pt”的PyTorch模型,请运行以下命令:
```
python tools/export_onnx.py --model_path model.pt --output_path model.onnx
```
这将把模型保存为名为“model.onnx”的ONNX文件。
希望这些步骤可以帮助你成功安装和使用tools/onnx export工具。
raceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\ESP32\esp-dl-master\tools\quantization_tool\examples\pytorch_to_onnx\onnx.py", line 7, in <module> torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 506, in export _export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 1525, in _export with exporter_context(model, training, verbose): File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 178, in exporter_context with select_model_mode_for_export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 139, in disable_apex_o2_state_dict_hook for module in model.modules(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'modules'
这个错误提示是因为您传递给torch.onnx.export函数的model参数是一个字符串而不是模型对象。请确保您已经正确加载了模型,并将其传递给export函数。
例如,如果您的PyTorch模型保存在名为"model.pth"的文件中,您可以使用以下代码加载模型并将其导出为ONNX格式:
```
import torch
# 加载PyTorch模型
model = torch.load("model.pth")
# 创建一个随机输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出模型为ONNX格式
output_file = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False)
```
请注意,这里的model参数是一个模型对象,它是使用torch.load函数从文件中加载的。如果您使用不同的方法加载模型,请确保将正确的模型对象传递给export函数。
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