PyTorch模型转换为ONNX格式实现过程详解
1. 安装依赖
将PyTorch模型转换为ONNX格式可以使它在其他框架中使用，如Tensorflow、Caffe2和MXNet
首先安装以下必要组件：
- Pytorch
- ONNX
- ONNX Runtime（可选）
建议使用conda环境，运行以下命令来创建一个新的环境并激活它：
conda create -n onnx python=3.8
conda activate onnx
接下来使用以下命令安装PyTorch和ONNX：
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
pip install onnx
可选地，可以安装ONNX Runtime以验证转换工作的正确性：
pip install onnxruntime
2. 准备模型
将需要转换的模型导出为PyTorch模型的.pth文件。使用PyTorch内置的函数加载它，然后调用eval()方法以保证close状态：
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. 调整输入和输出节点
现在需要定义输入和输出节点，这些节点由导出的模型中的张量名称表示。将使用PyTorch内置的函数torch.onnx.export()来将模型转换为ONNX格式。下面的代码片段说明如何找到输入和输出节点，然后传递给该函数：
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. 运行转换程序
运行上述程序时可能遇到错误信息，其中包括一些与节点的名称和形状相关的警告，甚至还有Python版本、库、路径等信息。在处理完这些错误后，就可以转换PyTorch模型并立即获得ONNX模型了。输出ONNX模型的文件名是model.onnx。
5. 使用后端框架测试ONNX模型
现在，使用ONNX模型检查一下是否成功地将其从PyTorch导出到ONNX，可以使用TensorFlow或Caffe2进行验证。以下是一个简单的示例，演示如何使用TensorFlow来加载和运行该模型：
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})
这应该可以顺利地运行，并且输出与原始PyTorch模型具有相同的形状（和数值）。
6. 核对结果
最好的方法是比较PyTorch模型与ONNX模型在不同框架中推理的结果。如果结果完全匹配，则几乎可以肯定地说PyTorch到ONNX转换已经成功。以下是通过PyTorch和ONNX检查模型推理结果的一个小程序：
# 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模型转换为ONNX格式的详细内容，更多关于PyTorch模型转换为ONNX格式的资料请关注其它相关文章！
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