PyTorch模型轉換為ONNX格式實現過程詳解

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1. 安裝依賴

將PyTorch模型轉換為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環境，運行以下命令來創建一個新的環境並激活它：

conda create -n onnx python=3.8
conda activate onnx

接下來使用以下命令安裝PyTorch和ONNX：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
pip install onnx

可選地，可以安裝ONNX Runtime以驗證轉換工作的正確性：

pip install onnxruntime

2. 準備模型

將需要轉換的模型導出為PyTorch模型的.pth文件。使用PyTorch內置的函數加載它，然後調用eval()方法以保證close狀態：

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. 調整輸入和輸出節點

現在需要定義輸入和輸出節點，這些節點由導出的模型中的張量名稱表示。將使用PyTorch內置的函數torch.onnx.export()來將模型轉換為ONNX格式。下面的代碼片段說明如何找到輸入和輸出節點，然後傳遞給該函數：

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. 運行轉換程序

運行上述程序時可能遇到錯誤信息，其中包括一些與節點的名稱和形狀相關的警告，甚至還有Python版本、庫、路徑等信息。在處理完這些錯誤後，就可以轉換PyTorch模型並立即獲得ONNX模型瞭。輸出ONNX模型的文件名是model.onnx。

5. 使用後端框架測試ONNX模型

現在，使用ONNX模型檢查一下是否成功地將其從PyTorch導出到ONNX，可以使用TensorFlow或Caffe2進行驗證。以下是一個簡單的示例，演示如何使用TensorFlow來加載和運行該模型：

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})

這應該可以順利地運行，並且輸出與原始PyTorch模型具有相同的形狀（和數值）。

6. 核對結果

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果。如果結果完全匹配，則幾乎可以肯定地說PyTorch到ONNX轉換已經成功。以下是通過PyTorch和ONNX檢查模型推理結果的一個小程序：

# 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模型轉換為ONNX格式的詳細內容，更多關於PyTorch模型轉換為ONNX格式的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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