(一)Pytorch分类模型转onnx 参考:PyTorch之保存加载模型PyTorch学习:加载模型和参数_lscelory的博客-CSDN博客_pytorch 加载模型 实验环境:Pytorch1.4 + Ubuntu16.04.5 1.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存…
最后一个参数onnxModel是导出模型的文件名或路径，表示导出的 ONNX 模型将保存到当前目录的onnxModel文...
# 要转换的PyTorch模型dummy_input,# 模型的输入示例onnx_model_path,# ONNX模型的存储路径export_params=True,# 是否导出训练好的参数opset_version=11,# ONNX的操作集版本do_constant_folding=True,# 是否优化常量
PyTorch是一个流行的深度学习框架,而ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放的标准,用于表示深度学习模型的结构和参数。PyTorch提供了将模型导出为ONNX格式的功能,使得用户可以在不同的深度学习框架之间轻松地转换模型。同时,ONNX还可以让用户将训练好的模型部署到不同的硬件平台上,实现模型的跨平台部署。因此,...
利用Pytorch我们可以将model.pt转化为model.onnx格式的权重,在这里onnx充当一个后缀名称,model.onnx就代表ONNX格式的权重文件,这个权重文件不仅包含了权重值,也包含了神经网络的网络流动信息以及每一层网络的输入输出信息和一些其他的辅助信息。ONNX既然是一个文件格式,那么我们就需要一些规则去读取它,或者写入它,ONN...
(1)Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段,在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换,比如转换到TensorRT上完成部署,或者有的人多加一步,从ONNX先转换到caffe,再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好,这里关于友好的定义后面会谈。
首先将pth文件转为onnx文件: importtorchimporttorch.nn as nn#自定义AlexNet模型classAlexNet(nn.Module):def__init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self.conv1= nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4) self.conv2= nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, stride=1, padding=2)...
由于推理引擎对静态图的支持更好,通常我们在模型部署时不需要显式地把 PyTorch 模型转成 TorchScript 模型,直接把 PyTorch 模型用 torch.onnx.export 跟踪导出即可。了解这部分的知识主要是为了在模型转换报错时能够更好地定位问题是否发生在 PyTorch 转 TorchScript 阶段。
为了把 PyTorch 和 ONNX 模块对应起来,我们可以使用一种储存了调试信息的自定义算子,如下图所示: 我们可以定义一个叫做Debug的 ONNX 算子,它有一个属性调试名name。而由于每一个 ONNX 算子节点又自带了输出张量的名称,这样一来,ONNX 节点的输出名和调试名绑定在了一起。我们可以顺着 PyTorch 里的调试名,找到...
pytorch把自定义层注册为onnx算子 pytorch 自定义模型,1、nn.Modulepytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的,因此首先要看一下nn.Module类的定义。1.1类方法classModule(object):def__init__(self):#核心功能defforward(self,*input):#每次运行时都会