如何将onnx转换评估模式
时间: 2024-04-09 17:27:51 浏览: 10
要将ONNX模型转换为评估模式,您可以执行以下步骤:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import onnx
from onnxruntime import InferenceSession, SessionOptions
```
2. 加载ONNX模型:
```python
model_path = "your_model.onnx"
model = onnx.load(model_path)
```
3. 创建评估会话选项:
```python
options = SessionOptions()
options.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
```
4. 创建评估会话:
```python
session = InferenceSession(model.SerializeToString(), options)
```
现在,您的ONNX模型已经成功转换为评估模式,并且您可以使用该会话来进行推理。
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```python
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。
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```python
import torch
# 加载训练好的模型
model = torch.load('model.pth')
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 创建一个输入示例
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 这里假设输入是3通道的224x224图像
# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', export_params=True)
```
在上述代码中,首先使用`torch.load`加载训练好的模型。然后,通过调用`eval()`方法将模型设置为评估模式,这样可以确保在导出过程中不会执行任何训练相关的操作。接下来,我们创建一个输入示例`dummy_input`,该示例具有与训练数据相同的形状。最后,通过调用`torch.onnx.export`函数,将模型导出为ONNX格式,并指定导出路径和是否导出模型参数。
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注意:在导出过程中,确保安装了与你的PyTorch版本相对应的ONNX库,可以通过`pip install onnx`来安装。