PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTorch模型导出为ONNX格式。我们以一个简单的示例模型为例，该模型是一个用于手写数字识别的卷积神经网络（CNN）模型。
import torch
import torch.onnx
import torchvision.models as models
# 加载一个预训练的ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 创建一个虚拟的输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
通过上述代码，我们加载了一个预训练的ResNet模型，并创建了一个虚拟的输入张量，然后使用torch.onnx.export方法将模型导出为ONNX格式，并指定了输出文件名为resnet18.onnx。
加载ONNX模型
接下来，让我们看一下如何加载一个ONNX模型到PyTorch中进行推理。我们将使用刚刚导出的resnet18.onnx模型进行演示。
import onnx
import onnxruntime
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")
# 创建一个ONNX运行时
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx")
# 准备输入数据
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).numpy()
# 运行推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: dummy_input}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
# 打印输出
print(ort_outs)
通过上述代码，我们首先使用onnx.load方法加载ONNX模型，然后创建一个ONNX运行时onnxruntime.InferenceSession。接着准备输入数据，并通过ort_session.run方法运行推理，最后打印输出结果。
旅行图
journey
title PyTorch 加载 ONNX 旅行图
section 导出模型为ONNX
PyTorch模型 -> 创建虚拟输入张量 -> 导出为ONNX格式
section 加载ONNX模型
加载ONNX模型 -> 创建ONNX运行时 -> 准备输入数据 -> 运行推理 -> 输出结果
类图
classDiagram
class PyTorch {
- load_model()
- export_onnx()
}
class ONNX {
- load_model()
- run_inference()
}
class ResNet {
- forward()
}
PyTorch --> ONNX : export_onnx()
ONNX --> ResNet : load_model()
ONNX --> ResNet : run_inference()
通过上述类图，我们展示了PyTorch、ONNX和ResNet模型之间的关系，以及它们之间的方法调用。
通过本文的介绍，我们了解了如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型进行推理。这种跨平台的模型交换标准为深度学习领域带来了更大的便利，使得不同框架之间的模型互操作变得更加容易。希望本文对您有所帮助！
