PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解

更新時(shí)間：2023年04月21日 15:24:36 作者：實(shí)力

這篇文章主要為大家介紹了PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

1. 安裝依賴

將PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式可以使它在其他框架中使用，如TensorFlow、Caffe2和MXNet

首先安裝以下必要組件：

Pytorch
ONNX
ONNX Runtime（可選）

建議使用conda環(huán)境，運(yùn)行以下命令來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境并激活它：

conda create -n onnx python=3.8
conda activate onnx

接下來(lái)使用以下命令安裝PyTorch和ONNX：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
pip install onnx

可選地，可以安裝ONNX Runtime以驗(yàn)證轉(zhuǎn)換工作的正確性：

pip install onnxruntime

2. 準(zhǔn)備模型

將需要轉(zhuǎn)換的模型導(dǎo)出為PyTorch模型的.pth文件。使用PyTorch內(nèi)置的函數(shù)加載它，然后調(diào)用eval()方法以保證close狀態(tài)：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.onnx
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
net = Net()
PATH = './model.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

3. 調(diào)整輸入和輸出節(jié)點(diǎn)

現(xiàn)在需要定義輸入和輸出節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)由導(dǎo)出的模型中的張量名稱表示。將使用PyTorch內(nèi)置的函數(shù)torch.onnx.export()來(lái)將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式。下面的代碼片段說(shuō)明如何找到輸入和輸出節(jié)點(diǎn)，然后傳遞給該函數(shù)：

input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(batch_size, input_channel_size, input_height, input_width)
# Export the model
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True, 
                  input_names=input_names, output_names=output_names)

4. 運(yùn)行轉(zhuǎn)換程序

運(yùn)行上述程序時(shí)可能遇到錯(cuò)誤信息，其中包括一些與節(jié)點(diǎn)的名稱和形狀相關(guān)的警告，甚至還有Python版本、庫(kù)、路徑等信息。在處理完這些錯(cuò)誤后，就可以轉(zhuǎn)換PyTorch模型并立即獲得ONNX模型了。輸出ONNX模型的文件名是model.onnx。

5. 使用后端框架測(cè)試ONNX模型

現(xiàn)在，使用ONNX模型檢查一下是否成功地將其從PyTorch導(dǎo)出到ONNX，可以使用TensorFlow或Caffe2進(jìn)行驗(yàn)證。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，演示如何使用TensorFlow來(lái)加載和運(yùn)行該模型：

import onnxruntime as rt
import numpy as np
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(batch_size, input_channel_size, input_height, input_width).astype(np.float32)
res = sess.run([output_name], {input_name: X})

這應(yīng)該可以順利地運(yùn)行，并且輸出與原始PyTorch模型具有相同的形狀（和數(shù)值）。

6. 核對(duì)結(jié)果

最好的方法是比較PyTorch模型與ONNX模型在不同框架中推理的結(jié)果。如果結(jié)果完全匹配，則幾乎可以肯定地說(shuō)PyTorch到ONNX轉(zhuǎn)換已經(jīng)成功。以下是通過(guò)PyTorch和ONNX檢查模型推理結(jié)果的一個(gè)小程序：

# Test the model with PyTorch
model.eval()
with torch.no_grad():
    Y = model(torch.from_numpy(X)).numpy()
# Test the ONNX model with ONNX Runtime
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
res = sess.run(None, {input_name: X})[0]
# Compare the results
np.testing.assert_allclose(Y, res, rtol=1e-6, atol=1e-6)

以上就是PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于PyTorch模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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