torch模型自身是32位,但是在转换为onnx模型之后变成64位,这是为什么
时间: 2023-08-25 10:04:33 浏览: 43
这可能是由于ONNX规范中的数据类型和PyTorch中的数据类型之间存在差异所导致的。具体来说,PyTorch中的`float`类型默认为32位浮点数(即`torch.float32`),而在ONNX中,`float`类型默认为64位浮点数(即`float64`)。因此,在将PyTorch模型导出为ONNX模型时,可能会发生数据类型精度的变化。
如果你希望在导出ONNX模型时保持数据类型的精度不变,可以在调用`torch.onnx.export()`函数时,将`export_params`参数设置为`True`,以保留模型中的权重和偏置的精度。具体来说,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 在导出ONNX模型之前,将PyTorch模型的数据类型设置为`torch.float32`,即:
```
model = YourModel()
model.to(torch.float32)
```
2. 调用`torch.onnx.export()`函数时,设置`export_params`参数为`True`:
```
torch.onnx.export(model, input, output, opset_version=11, export_params=True)
```
通过以上步骤,你就可以在导出ONNX模型时保持数据类型的精度不变了。
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"。
模型转换为onnx根格式
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工具包:使用pip install onnx命令安装ONNX工具包。
2. 将模型转换为ONNX格式:使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。该函数需要指定输入数据的形状和类型、输出文件名以及其他相关参数。
3. 验证ONNX模型:使用onnxruntime运行时库验证刚刚导出的ONNX模型是否可以正常运行。可以编写一个简单的Python脚本来加载模型并执行一些简单的推理任务。
下面是一个简单的示例代码,演示如何将PyTorch模型转换为ONNX格式:
```python
import torch
import onnx
# 定义PyTorch模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
self.fc2 = torch.nn.Linear(20, 2)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建一个示例输入
x = torch.randn(1, 10)
# 导出模型为ONNX格式
model = MyModel()
torch.onnx.export(model, # 模型对象
x, # 示例输入
"mymodel.onnx", # 输出文件名
verbose=True, # 是否输出详细信息
input_names=["input"], # 输入名称
output_names=["output"]) # 输出名称
# 验证ONNX模型
onnx_model = onnx.load("mymodel.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
```
需要注意的是,不是所有的PyTorch模型都可以无缝地转换为ONNX格式。如果模型中使用了一些PyTorch特有的操作或者插件,那么可能需要对模型进行一些修改才能成功导出为ONNX格式。