Pth到Onnx模型转换结果比较与验证

"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。