将resnet50的pt文件转为onnx的代码
时间: 2024-01-21 21:03:09 浏览: 22
可以使用以下的 Python 代码将 PyTorch 的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式:
```python
import torch
import torchvision
# Define ResNet50 model
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
# Export to ONNX format
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_tensor = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, input_tensor, "resnet50.onnx", verbose=True)
```
在上面的代码中,我们首先使用 torchvision 库加载预训练的 ResNet50 模型。然后,我们定义输入张量的形状并使用 `torch.onnx.export` 函数将模型导出为 ONNX 格式。在 `torch.onnx.export` 函数中,我们需要指定模型、输入张量、输出文件名和是否打印日志等参数。
注意,导出模型时需要保证 PyTorch 和 ONNX 的版本兼容性,可以通过查看 PyTorch 和 ONNX 的官方文档来确定兼容的版本。
相关问题
如何把resnet50的pt文件转换为onnx
可以使用pytorch的onnx模块将resnet50的pt文件转换为onnx格式。具体步骤如下:
1. 首先需要安装pytorch和onnx模块,可以使用以下命令安装:
```
pip install torch
pip install onnx
```
2. 加载resnet50的模型
```
import torch
model = torch.load('resnet50.pt')
```
3. 将模型转换为onnx格式
```
import onnx
input_shape = (3, 224, 224)
input_name = 'input'
output_name = 'output'
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model, torch.randn(*input_shape), 'resnet50.onnx', verbose=True, input_names=[input_name], output_names=[output_name], dynamic_axes=dynamic_axes)
```
4. 转换后的onnx模型将保存在resnet50.onnx文件中。
注意:在上述代码中,input_shape需要根据模型的输入尺寸进行设置,input_name和output_name需要根据模型的输入输出命名进行设置,dynamic_axes可以用于指定动态维度。
resnet50的pt文件如何转换为onnx
将ResNet50的PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤如下:
1. 在Python环境中安装最新版本的onnx和onnxruntime包。您可以使用以下命令安装:
```
pip install onnx onnxruntime
```
2. 加载ResNet50模型并准备输入数据。以下是一个示例代码:
```
import torch
import torchvision
# 加载ResNet50模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 准备输入数据
batch_size = 1
input_shape = (3, 224, 224)
input_data = torch.randn(batch_size, *input_shape)
```
3. 将PyTorch模型转换为ONNX格式。以下是一个示例代码:
```
import onnx
from onnx import optimizer
from onnxruntime import GraphOptimizationLevel, InferenceSession, SessionOptions
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, input_data, "resnet50.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])
# 优化ONNX模型
onnx_model = onnx.load("resnet50.onnx")
passes = ["extract_constant_to_initializer", "eliminate_unused_initializer"]
optimized_model = optimizer.optimize(onnx_model, passes)
# 保存优化后的ONNX模型
onnx.save(optimized_model, "resnet50_optimized.onnx")
```
4. 加载ONNX模型并运行推理。以下是一个示例代码:
```
# 加载ONNX模型
session_options = SessionOptions()
session_options.graph_optimization_level = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
session = InferenceSession("resnet50_optimized.onnx", session_options)
# 运行推理
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
output = session.run([output_name], {input_name: input_data.numpy()})
print(output)
```
请注意,由于ResNet50是一个较大的模型,转换和优化过程可能需要一些时间。如果您遇到了任何问题,请参考ONNX和ONNX Runtime的文档或者在相关的社区中提出问题。