nnunet PyTorch模型转ONNX详细步骤
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更新于2024-08-05
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"nnunet-pytorch转onnx的实现步骤和注意事项"
nnUNet是一个开源的深度学习框架,专门用于神经影像分析。在nnUNet中,模型通常以PyTorch的形式训练和保存。然而,为了实现推理的加速,比如利用TensorRT,可能需要将这些PyTorch模型转换为ONNX(Open Neural Network Exchange)格式。ONNX是一种通用的模型交换格式,支持多种深度学习框架之间的模型互操作。
**问题描述**
在nnUNet中,我们希望将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式,以便在TensorRT中使用,以提高推理速度。这个过程涉及到几个关键步骤,同时也需要注意一些潜在的问题。
**解决办法**
1. **环境准备**:首先,确保你有一个合适的开发环境,例如Linux系统,PyCharm IDE,并且网络连接正常。对于PyCharm,可以从官方网站下载社区版并按照指南进行安装。
2. **配置运行参数**:在PyCharm中,需要配置运行参数,确保能正确调用predict.py脚本。通过“Run”菜单选择“Edit Configurations”,在弹出的配置界面指定相应的文件,并添加附加参数以进行模型转换。
3. **模型转换**:在`predict.py`中找到`predict_cases`函数,大约在第217行,这里会使用`torch.onnx.export`函数来执行模型转换。这个函数需要两个主要参数:`model`和`dummy_input`。
- `model`:模型对象,需要包含权重。nnUNet的模型结构是基于字符串的,例如`3d_fullres`,这意味着你需要根据这个字符串来构建网络结构,而不是直接使用保存的权重文件。nnUNet会根据这个字符串动态地构建网络。
- `dummy_input`:一个模拟的输入张量,用来代表实际运行时模型的输入。它应该符合实际数据的尺寸,例如`[batch_size, channels, 24, 320, 320]`,其中`batch_size`是批处理大小,`channels`是通道数,`24x320x320`是输入图像的尺寸。
**注意事项**
- 在使用`torch.onnx.export`时,务必注意nnUNet的模型结构是基于字符串的,因此不能直接通过权重初始化`Generic_UNet`,因为这可能会导致网络结构不匹配,引发维度错误。
- 模型转换过程中,nnUNet会根据输入的`model`字符串自定义网络配置,所以确保字符串正确反映了你要转换的模型类型。
- 输入的`dummy_input`应精确匹配模型期望的输入形状,否则转换过程可能会失败或生成的ONNX模型在运行时可能会抛出错误。
转换完成后,你可以使用ONNX提供的验证工具检查模型是否正确导出,然后进一步使用TensorRT进行模型优化和部署。在整个过程中,理解nnUNet的模型架构和ONNX的转换规则是非常重要的,以避免可能出现的维度不匹配或其他错误。
2020-12-17 上传
2021-12-14 上传
2021-05-30 上传
2024-10-23 上传
睡卜醒起卜来
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