如何将模型从PyTorch转换为ONNX格式
要将PyTorch模型转换为ONNX格式,可以使用torch.onnx.export()函数。以下是一个简单的示例:
import torch
import torchvision
# 加载预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型转换为eval模式
model.eval()
# 创建一个虚拟输入张量作为示例
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 指定要保存的ONNX文件的路径
onnx_path = 'resnet18.onnx'
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path)
在上面的示例中,我们加载了预训练的ResNet模型,并将其转换为eval模式。然后,我们创建了一个虚拟输入张量作为示例,并使用torch.onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式,并将其保存到指定的文件路径中。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:niceseo6@gmail.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。版权声明:如无特殊标注,文章均为本站原创,转载时请以链接形式注明文章出处。
评论