如何在Python中使用save()函数保存ONNX模型文件
发布时间：2024-01-11 06:27:23
在Python中，可以使用onnx模块中的save函数来保存ONNX模型文件。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放式格式，可以实现跨平台模型的互操作性。
下面是使用save函数保存ONNX模型文件的示例代码：
import torch import torchvision import onnx # 加载PyTorch模型 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # 将模型设置为评估模式 model.eval() # 创建一个虚拟的输入张量 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 将PyTorch模型转换为ONNX模型 onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, "resnet.onnx", verbose=True) # 保存ONNX模型文件 onnx.save(onnx_model, "resnet.onnx")
在上面的代码中，首先使用torchvision库加载了一个预训练的ResNet18模型，并将其设置为评估模式。然后，创建了一个虚拟的输入张量，其形状为(1, 3, 224, 224)。接下来，使用onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX模型，并将其保存在名为resnet.onnx的文件中。最后，使用onnx.save函数保存ONNX模型文件。
保存完ONNX模型文件后，可以在其他平台上加载和使用该模型，比如使用ONNX Runtime来运行该模型。
总结起来，使用save函数保存ONNX模型文件的步骤如下：
1. 加载PyTorch模型。
2. 创建一个虚拟的输入张量。
3. 将PyTorch模型转换为ONNX模型，可以使用onnx.export函数。
4. 使用onnx.save函数保存ONNX模型文件。
希望以上介绍能够帮助你在Python中使用save函数保存ONNX模型文件。