"该代码示例展示了如何将预训练的PyTorch模型(.pth文件)转换成ONNX格式,并进行推理结果的对比,确保转换过程中没有信息丢失。" 在机器学习领域,模型的部署是一个重要的环节,而ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个跨框架的、用于模型交换的标准格式。此代码片段主要关注如何将PyTorch的.pth模型转换为ONNX模型,并通过实际的推理测试来验证两者之间的等价性。 首先,我们导入所需的库,包括`torch`、`torchvision.models`、`torchvision.transforms`以及`onnxruntime`。`torch`和`torchvision`用于处理PyTorch模型,`onnxruntime`则用于ONNX模型的推理。 `pth_to_onnx`函数用于将预训练的PyTorch模型转换为ONNX模型。这里加载了一个预训练的ResNet18模型,使用`load_state_dict`加载.pth文件中的权重,并设置模型为评估模式。然后,通过`torch.onnx.export`将模型导出为ONNX格式,其中`verbose=True`表示导出时显示详细信息,`opset_version=11`指定了操作集版本,`export_params=True`表示同时导出模型参数。 `to_numpy`函数是一个辅助函数,用于将PyTorch张量转换为NumPy数组,以便后续处理。 `get_test_transform`函数定义了一个简单的图像预处理流程,包括调整图像大小至224x224像素并转换为张量。 在主程序中,我们打开一个图像文件`img.png`,应用预处理转换,然后将图像数据送入模型进行推理。首先,通过PyTorch模型进行推理,将输出结果存储在`output`变量中。然后,比较PyTorch模型(.pth)和ONNX模型的推理结果。 为了确保ONNX模型的正确性,我们需要加载这个模型到ONNX Runtime并进行推理。这部分代码虽然在给出的示例中缺失,但通常会涉及创建`ort.InferenceSession`对象,加载ONNX模型,然后使用`run`方法进行推理,最后将结果与PyTorch模型的输出进行比较。 通过比较两种模型对相同输入的预测输出,我们可以确认模型转换过程中是否保持了预测结果的一致性。如果两者的输出完全相同,那么可以认为转换是成功的,没有信息丢失。这是一个基本的模型转换验证步骤,但在实际应用中可能还需要考虑其他因素,如精度损失、计算效率等。
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