PyTorch 模型 onnx 文件导出及调用详情

下面详细讲解“PyTorch 模型 onnx 文件导出及调用详情”的完整攻略。

简介

当我们使用 PyTorch 开发深度学习模型后，通常需要将其部署在其他平台上（如移动端、服务器等），因此需要将 PyTorch 模型转化为通用的模型格式。其中一个通用格式是 ONNX（Open Neural Network Exchange），这种格式的模型可以在不同的平台上导入和导出，并使用相应的平台进行加载和运行。

导出 PyTorch 模型为 ONNX 格式

下面以一个 ResNet18 分类模型为例，展示如何将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。

import torch
from torchvision.models import resnet18

# 创建一个 ResNet18 分类模型
model = resnet18(pretrained=False)

# 随机生成一张图片
image = torch.rand((1, 3, 224, 224))

# 进行一次前向传播，用于计算图的生成
output = model(image)

# 导出模型为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model,               # 要导出的模型
                  image,               # 模型输入数据
                  "resnet18.onnx",     # 导出模型保存路径
                  opset_version=12,    # onnx 版本号
                  input_names=["input"],      # 输入名
                  output_names=["output"],    # 输出名
                  dynamic_axes={
                      "input": {0: "batch_size"},  # 可变维度
                      "output": {0: "batch_size"}
                  })

在上面的示例中，我们首先通过 torchvision 创建一个 ResNet18 模型，然后使用 torch.onnx.export() 将其导出为 ONNX 格式。input_names 和 output_names 分别指定了输入和输出的名字，在后面使用 ONNX 格式的模型进行推理时需要用到。

调用 ONNX 模型进行推理

下面以一个使用 ONNX 模型进行推理的示例来说明如何使用导出的 ONNX 模型。

import onnxruntime as ort
import numpy as np
from PIL import Image
import torch.nn.functional as F

# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 随机生成一张图片
image = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 使用 ONNX 模型进行推理
ort_inputs = {"input": image}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# 将 ONNX 模型推理结果转化为 PyTorch 则过程
output = F.softmax(torch.tensor(ort_outputs[0]).detach(), dim=1)

print(output)

在这个示例中，我们首先使用 onnxruntime.InferenceSession() 加载 ONNX 模型。然后我们使用 ort_session.run() 方法进行推理，并得到模型的输出。最后，我们将 ONNX 模型推理结果转化为 PyTorch 格式的结果，以便于后续的处理。

模型转换的注意点

在将模型导出为 ONNX 格式时，需要特别注意一下几点。

1. 模型的输入和输出的名称需要在导出时指定，并在调用时使用。
2. 模型中使用的运算操作、模块需要在 ONNX 格式中有相应的实现，否则会导致模型无法加载。
3. PyTorch 中有一些操作，在被导出为 ONNX 格式后，其行为和实现方式可能与原来不同，需要特别关注。

结论

跟随本文的步骤，您可以轻松地将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，并使用 ONNX 进行模型推理。在导出模型前，需要注意模型输入和输出的名称，导出时需要指定，并在运行模型时使用。