# 第一种:保存和加载整个模型Save:torch.save(model_object,'model.pth')Load:model=torch.load('model.pth')model.eval() #第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用)Save:torch.save(model.state_dict(),'params.pth')Load:model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load('params....
onnx_name = 'vgg16.onnx' torch.onnx.export(model, dummy, onnx_name) # 模型测试(可跳过) print("--- 模型测试 ---") # 可以跳过该步骤,一般不会有问题 # 检查输出 def check_onnx_output(filename, input_data, torch_output): session = onnxruntime.InferenceSession(filename) input_name ...
only_save_param=Trueifonly_save_param:model=ModelNet()# onnx文件中仅保留参数else:model=torch.load("save.pt")# onnx文件中同时保存模型结构和权重参数batch_size=1#批处理大小input_shape=(3,244,244)#输入数据# set the model to inference modetorch_model.eval()x=torch.randn(batch_size,*input_...
3,224,224)# 将模型转换为eval模式并执行前向传播model.eval()output=model(input_tensor)# 将模型保存为ONNX格式torch.onnx.export(model,input_tensor,"model.onnx",opset_version=11)
1.torch.save:将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。 2.torch.load:使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 3.torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化状态字典加载model’s参数字典 ...
save_onnx_model, opset_version=11, input_names=["inp"], output_names=["opt"]) print("---end---") 其中 example_input = torch.randn(batch_size, seq, dtype=torch.float32) 最为关键一步 类型为: (Pdb) type(example_input) <class '...
save(lm, pt_model_path) 使用PyTorch API将PyTorch格式的模型转换到ONNX格式: batch_size = 64 # 批次大小 # 随机生成输入数据 x = torch.randn(batch_size, in_dim, dtype=torch.float32) torch_model = torch.load(pt_model_path, map_location=torch.device('cpu')) torch_model_output = torch_...
(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。
然后就可以通过经典的 onnx 导出方式导出来：# # export onnx model# 先实例化model=Normalize()nor_...
Pytorch模型转成onnx并验证结果随着深度学习领域的快速发展,PyTorch作为一种流行的深度学习框架,已经广泛应用于各种任务中。然而,在不同的场景下,有时需要将PyTorch模型转换为其他格式,以便在不同的平台和环境中重用。其中,ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开源的深度学习模型交换格式,它可以跨平台、跨语言使用...