torch.onnx.export 是PyTorch 中用于将模型导出为 ONNX(Open Neural Network Exchange)格式的函数。ONNX 是一种开放格式,用于表示深度学习模型,使得模型可以在不同的框架、工具、运行时之间移植。在使用 torch.onnx.export 时,如果你的模型有多个输入,你需要特别注意如何正确地传递这些输入。 以下是如
input_x = jit_sample ## taking sample from previous example torch.onnx.export(model, input_x,'model_onnx.pt',export_params=True, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names = ['input_ids', 'attention_mask'], output_names = ['output'], dynamic_axes= { 'input_ids' : ...
torch.onnx.export(model, args, f,export_params=True,verbose=False,training=False,input_names=None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True,do_constant_folding=False,example_outputs=None,strip_doc_string=True,dynamic_ax...
可以把attention层中和循环次数关联的p_kv即mask生成逻辑改写到prepare_inputs中,使得forward的逻辑在init阶段和loop阶段一致,就可以把整个decoder完整导出为onnx。在推理阶段重写prepare_inputs,然后使用generate函数正常调用导出的onnx即可。 这个时候export onnx就需要看情况了,如果prepare_inputs函数中有p_kv生成等会...
torch.onnx.export在torch.onnx.__init__.py文件中的定义如下: defexport(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=TrainingMode.EVAL, input_names=None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False, operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True, ...
一、torch.onnx.export函数参数说明 torch.onnx.export函数具有如下参数: 1.model(nn.Module):需要导出的PyTorch模型。 2. args(tuple):输入模型的参数,为一个元组,包含模型的输入参数。 3. f(str或file-like):导出的ONNX文件的保存路径或文件对象。 4. export_params(bool,默认值为True):指定是否导出模型的...
(checkpoint, strict=False) #加载参数到自定义模型对象中 torch_model.eval() #设置推理模式 #导出模型到onnx格式 torch.onnx.export(torch_model, dummy_input, #模型输入 "save_model.onnx", #要保存的模型 do_constant_folding=True, #对模型中常量进行优化计算 input_names=["input"], #模型的输入...
torch.onnx.export(model, dummy_input,"alexnet.proto", verbose=True) 保存文件alexnet.proto是一个二进制protobuf文件,其中包含您导出的模型(在本例中为AlexNet)的网络结构和参数。关键字参数verbose=True导致导出器打印出一个人类可读的网络表示: # All parameters are encoded explicitly as inputs. By conventi...
torch.onnx.export(torch_model, x, export_onnx_file, opset_version=10, do_constant_folding=True, # 是否执行常量折叠优化 input_names=["input"], # 输入名 output_names=["output"], # 输出名 dynamic_axes={"input": {0:"batch_size"}, # 批处理变量"output": {0:"batch_size"}}) ...
4. 导出 ONNX 模型 onnx_file_path = "model.onnx" export( model, dummy_input, ...