如何将已有模型转变为ONNX
时间: 2024-05-03 15:22:49 浏览: 11
要将已有模型转变为ONNX格式,需要遵循以下步骤:
1. 安装ONNX软件包:需要在本地计算机上安装ONNX软件包。可以使用pip命令来安装ONNX包。
2. 加载已有模型:使用Python编写代码,加载已有模型。这可能涉及到导入模型文件、定义模型结构等步骤。
3. 转换模型:使用ONNX软件包中的转换工具,将模型转换为ONNX格式。在转换过程中,需要指定输入和输出节点的名称、形状和数据类型。
4. 保存ONNX模型:将转换后的ONNX模型保存到磁盘上,以便后续使用。
以下是一个简单的Python代码示例,用于加载已有模型并将其转换为ONNX格式:
```python
import onnx
import torch
# 加载已有模型
model = torch.load('my_model.pth')
# 定义输入和输出节点
input_names = ['input']
output_names = ['output']
# 转换模型为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, 'my_model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names)
# 保存ONNX模型
onnx.save(onnx_model, 'my_model.onnx')
```
在上面的代码中,我们首先加载了一个PyTorch模型(my_model.pth),然后定义了输入和输出节点的名称。接下来,我们创建了一个虚拟输入(dummy_input),并使用ONNX软件包中的export函数将模型转换为ONNX格式。最后,我们将ONNX模型保存到磁盘上(my_model.onnx)。