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Pytorch转onnx、torchscript方式
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更新于2023-03-16
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前言 本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。 PyTorch及ONNX环境准备 为了正常运行ONNX,我们需要安装最新的Pytorch,你可以选择源码安装: git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 -DUSE_MP
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Pytorch转转onnx、、torchscript方式方式
前言前言
本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。需要安装好
onnx和Caffe2。
PyTorch及及ONNX环境准备环境准备
为了正常运行ONNX,我们需要安装最新的Pytorch,你可以选择源码安装:
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
mkdir build && cd build
sudo cmake .. -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 -DUSE_MPI=OFF
make install
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/pytorch/build
其中 “/opt/pytorch/build”是前面build pytorch的目。
or conda安装
conda install pytorch torchvision -c pytorch
安装ONNX的库
conda install -c conda-forge onnx
onnx-caffe2 安装
pip3 install onnx-caffe2
Pytorch模型转模型转onnx
在PyTorch中导出模型通过跟踪工作。要导出模型,请调用torch.onnx.export()函数。这将执行模型,记录运算符用于计算输
出的轨迹。因为_export运行模型,我们需要提供输入张量x。
这个张量的值并不重要; 它可以是图像或随机张量,只要它是正确的大小。更多详细信息,请查看torch.onnx documentation文
档。
# 输入模型
example = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)
# 导出模型
torch_out = torch_out = torch.onnx.export(model, # model being run
example, # model input (or a tuple for multiple inputs)
"peleeNet.onnx",
verbose=False, # store the trained parameter weights inside the model file
training=False,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'])
其中torch_out是执行模型后的输出,通常以忽略此输出。转换得到onnx后可以使用OpenCV的 cv::dnn::readNetFromONNX
or cv::dnn::readNet进行模型加载推理了。
还可以进一步将onnx模型转换为ncnn进而部署到移动端。这就需要ncnn的onnx2ncnn工具了.
编译ncnn源码,生成 onnx2ncnn。
其中onnx转换模型时有一些冗余,可以使用用工具简化一些onnx模型。
pip3 install onnx-simplifier
简化onnx模型
python3 -m onnxsim pnet.onnx pnet-sim.onnx
转换成ncnn
onnx2ncnn pnet-sim.onnx pnet.param pnet.bin
weixin_38746387
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