Python torch.onnx.export用法详细介绍

下面是关于“Python torch.onnx.export用法详细介绍”的完整攻略。

Python torch.onnx.export用法详细介绍

以下是使用Python torch.onnx.export导出ONNX模型的步骤：

1. 安装PyTorch和ONNX

bash
pip install torch
pip install onnx

1. 定义PyTorch模型

```python
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
def init(self):
super(MyModel, self).init()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024)
self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

   def forward(self, x):
       x = self.conv1(x)
       x = self.relu1(x)
       x = self.pool(x)
       x = self.conv2(x)
       x = self.relu2(x)
       x = self.pool(x)
       x = self.conv3(x)
       x = self.relu3(x)
       x = self.pool(x)
       x = x.view(-1, 256 * 4 * 4)
       x = self.fc1(x)
       x = self.relu4(x)
       x = self.fc2(x)
       return x

model = MyModel()
```

在上面的代码中，我们定义了一个名为'MyModel'的PyTorch模型，该模型包含了卷积层、池化层和全连接层。我们还创建了一个'MyModel'的实例。

1. 导出ONNX模型

```python
import torch.onnx

input_shape = (1, 3, 32, 32)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_filename = 'my_model.onnx'

dummy_input = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_filename, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
```

在上面的代码中，我们使用torch.onnx.export函数导出ONNX模型。我们需要指定模型、输入数据、输出文件名、输入和输出名称以及动态轴。我们还创建了一个名为'dummy_input'的张量，用于指定输入数据的形状。

1. 加载ONNX模型

```python
import onnx

onnx_model = onnx.load(onnx_filename)
```

在上面的代码中，我们使用onnx.load函数加载ONNX模型。

示例说明

以下是两个示例说明：

1. 使用ONNX模型进行推理

```python
import onnxruntime
import numpy as np

session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_filename)

input_data = np.random.randn(1, 3, 32, 32).astype(np.float32)
output = session.run(None, {'input': input_data})
print(output)
```

在上面的代码中，我们使用onnxruntime库创建了一个InferenceSession对象，并使用该对象进行推理。我们还创建了一个名为'input_data'的张量，用于指定输入数据的形状。最后，我们打印输出结果。

1. 使用ONNX模型进行转换

```python
import onnx
import onnx_tf

onnx_model = onnx.load(onnx_filename)
tf_model = onnx_tf.backend.prepare(onnx_model)
tf_model.export_graph('my_model.pb')
```

在上面的代码中，我们使用onnx_tf库将ONNX模型转换为TensorFlow模型，并将TensorFlow模型导出为'pb'文件。

结论

在本文中，我们介绍了使用Python torch.onnx.export导出ONNX模型的步骤，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求选择不同的示例进行学习和实践。