deeplab pytorch模型转onnx

将DeepLab PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 安装ONNX：请确保您已经安装了ONNX。您可以通过以下命令在终端中进行安装：

pip install onnx

2. 加载PyTorch模型：使用PyTorch加载您的DeepLab模型。例如，您可以使用以下代码加载PyTorch模型：

import torch
from deeplab import DeepLab

model = DeepLab(num_classes=21)
state_dict = torch.load("path/to/model.pth")
model.load_state_dict(state_dict)

3. 转换模型为ONNX格式：使用ONNX将您的PyTorch模型转换为ONNX格式。您可以使用以下代码转换模型：

import onnx
from onnx_pytorch import convert

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
onnx_model = convert(model, dummy_input)
onnx.save(onnx_model, "path/to/model.onnx")

在上面的代码中，dummy_input是您的模型的输入，您需要将其传递给ONNX转换器。

4. 验证ONNX模型：使用ONNX模型检查模型是否已成功转换。您可以使用以下代码加载ONNX模型并检查其输出：

import onnxruntime
import numpy as np

onnx_model = onnx.load("path/to/model.onnx")
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())

input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
output = sess.run([output_name], {input_name: input_data})[0]

在上面的代码中，您需要将输入数据传递给ONNX运行时，以便检查模型是否已成功转换。

希望这可以帮助您将DeepLab PyTorch模型转换为ONNX格式！