Pytorch模型(.pth)转onnx模型(.onnx)

简介
Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow也非官方的支持ONNX。
代码实现( .pth --> .onnx )

import torch import torch.onnx from tinynet import tinynet from conf import settings import osdef pth_to_onnx(input, checkpoint, onnx_path, input_names=['input'], output_names=['output'], device='cpu'):if not onnx_path.endswith('.onnx'):print('Warning! The onnx model name is not correct,\please give a name that ends with \'.onnx\'!')return 0model = tinynet()model.load_state_dict(torch.load(checkpoint))model.eval()# model.to(device)torch.onnx.export(model, input, onnx_path, verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)print("Exporting .pth model to onnx model has been successful!")if __name__ == '__main__':os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2'checkpoint = './tinynet.pth'onnx_path = './tinynet.onnx'input = torch.randn(1, 1, 640, 360)# device = torch.device("cuda:2" if torch.cuda.is_available() else 'cpu')pth_to_onnx(input, checkpoint, onnx_path)

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总结

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