model.load_state_dict(torch.load('alexnet.pth')) model.eval()#创建一个虚拟的输入张量dummy_input = torch.randn(1, 1, 227, 227)#假设输入图像尺寸为28*28#导出模型为ONNX格式onnx_filename ='alexnet.onnx'torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_filename, verbose=False,input_names=["im...
# ---## ONNX模型测试函数# ---#defonnx_test():print("Load onnx file")print(onnxruntime.get_available_providers())#输出可用的cpu或者gpupath='./MyNet.onnx'#onnx保存路径providers=['CUDAExecutionProvider']#使用gpu测试ort_session=onnxruntime.InferenceSession(path,providers=providers)x=torch...
4)model.load_state_dict(torch_model)batch_size=1#批处理大小input_shape=(3,244,384)#输入数据,改成自己的输入shape# #set the model to inference modemodel.eval()x=torch.randn(batch_size,*input_shape)# 生成张量export_onnx_file="
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 1. 2. 3. CPU训练的加载到GPU上: device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want model.to...
pytorch根据label加载自己的数据集 pytorch加载onnx ONNX是微软开源的一款model ir,也就是模型的中间表示。ONNX更像是一个平台便于不同框架之间模型的相互转换。ONNX广泛应用于模型部署领域,比如将训练好的PyTorch模型使用TensorRT部署到英伟达的显卡上时,一个简单的方法就是将pth文件到处到onnx然后输入到TensorRT中。
(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。
我用尽可能简短的语言描述清楚上述几个Proto之间的关系:当我们将ONNX模型load进来之后,得到的是一个ModelProto,它包含了一些版本信息,生产者信息和一个非常重要的GraphProto;在GraphProto中包含了四个关键的repeated数组,分别是node(NodeProto类型),input(ValueInfoProto类型),output(ValueInfoProto类型)和initializer(...
安装install onnx-simplifier pip3 install -U pip && pip3 install onnx-simplifier 即可使用 onnxsim 命令,简化模型结构: onnxsim input_onnx_model output_onnx_model 也可以使用 python 脚本: import onnx from onnxsim import simplify model = onnx.load(path + model_name + '.onnx') # load ...
训练出来的模型需要转成 onnx 格式,以便 .net 使用。 import torchimport syssys.path.append('../xxx')from xxx.train import AAA# 引入模型配置类,否则报错 # _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)# Can't get attribute 'AAA' on ...
导出到 ONNX 与Windows ML 集成 使用PyTorch框架和Azure 机器学习,可以在云中训练模型并将其下载为 ONNX 文件,以便通过 Windows 机器学习在本地运行。 定型模型 使用Azure ML,可以在云中训练 PyTorch 模型,从而获得快速横向扩展、部署等好处。 有关详细信息,请参阅通过 Azure 机器学习大规模训练和注册 PyTorch 模型...