将onnx模型转为pytorch模型
时间: 2023-06-01 12:03:56 浏览: 65
可以使用onnx模块和torch.onnx模块将onnx模型转换为pytorch模型。以下是一个简单的示例:
```python
import onnx
import torch.onnx
# 加载onnx模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
# 将onnx模型转为pytorch模型
pytorch_model = torch.onnx.import_to_pytorch(onnx_model)
# 保存pytorch模型
torch.save(pytorch_model.state_dict(), 'model.pt')
```
注意,这只是一个简单的示例,具体的转换过程可能需要更多的步骤和定制化操作,例如将onnx模型中的某些节点转换为pytorch模型中的自定义操作。
相关问题
将pytorch模型转为onnx的代码
可以使用torch.onnx.export()函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。下面是一些示例代码:
import torch
import torchvision
# 创建一个PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18()
# 导出模型为ONNX格式
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
output_path = "resnet18.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path)
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时您需要根据您的模型和输入数据的形状进行相应的修改。
手动将yolov5的pt模型转为onnx
为了将yolov5的pt模型转为onnx格式,首先需要安装yolov5模型的源码和相关依赖库。接着,使用PyTorch将yolov5的pt模型加载,并将其转换为onnx格式。可以通过以下步骤完成转换:
1. 在命令行中进入yolov5源码文件夹,运行以下命令安装相关依赖库:
```python
pip install -r requirements.txt
```
2. 使用PyTorch加载yolov5的pt模型,并导出为onnx格式。可以使用如下Python代码实现:
```python
import torch
from models.yolo import Model
# 加载yolov5的pt模型
model = Model('yolov5s.pt')
# 创建虚拟输入,与模型输入尺寸相同
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
# 将模型转换为onnx格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov5s.onnx', opset_version=11)
```
3. 完成转换后,可以在yolov5源码文件夹中找到生成的yolov5s.onnx文件,该文件即为yolov5的onnx模型。
将yolov5的pt模型转为onnx格式可以使其在不同的深度学习框架中使用,提高模型的灵活性和可移植性。转换完成后,可以将yolov5s.onnx模型部署在其他平台上进行推断,如TensorRT、OpenVINO等。