将训练好的pth模型转换为onnx

将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式的代码如下：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 加载训练好的PyTorch模型
model = torch.load("model.pth")

# 设置模型为eval模式
model.eval()

# 定义输入数据
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出ONNX模型
onnx.export(model, example_input, "model.onnx", verbose=True)

在这个例子中，我们首先加载了一个训练好的PyTorch模型，然后将模型设置为eval模式。我们还定义了一个example_input作为输入数据。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"model.onnx"。

相关问题

pth模型转换为onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的代码如下：

import torch
import torch.onnx as onnx
import torchvision.models as models

# 定义输入数据
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 加载PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置模型为eval模式
model.eval()

# 导出ONNX模型
onnx.export(model, example_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个例子中，我们首先定义了一个example_input作为输入数据，然后加载了一个预训练的ResNet-18模型。在导出ONNX模型之前，我们需要将模型设置为eval模式，以确保模型的输出是确定的。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"。

如何将模型转换为onnx格式

要将模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装ONNX工具

首先，需要在计算机上安装ONNX工具。可以使用pip安装ONNX，命令如下：

pip install onnx

2. 将模型保存为ONNX格式

使用ONNX工具，可以将训练好的模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

import torch
import onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
onnx_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

在上面的代码中，需要首先加载PyTorch模型（例如，从.pth文件中加载模型）。然后，使用`torch.onnx.export`函数将模型转换为ONNX格式。需要指定输入和输出的名称，以及ONNX文件的保存路径。

3. 验证ONNX模型

转换完成后，可以使用ONNX工具的验证功能验证ONNX模型是否有效。具体步骤如下：

import onnx
from onnx import checker

# 加载ONNX模型
onnx_path = "model.onnx"
model = onnx.load(onnx_path)

# 验证ONNX模型
checker.check_model(model)

在上面的代码中，需要首先加载ONNX模型（例如，从.onnx文件中加载模型）。然后，使用`onnx.checker.check_model`函数验证模型。如果模型有效，则不会抛出异常。

转换完成后，就可以将模型在ONNX运行时中使用了。