在Python中使用onnx.save()函数保存已经训练好的模型

在Python中，我们可以使用onnx库来保存已经训练好的模型。onnx是用于表示深度学习模型的开放式格式，它允许我们在不同的深度学习框架之间无缝转换模型。

下面是一个保存已经训练好的PyTorch模型的例子：

import torch
import torchvision
import onnx

# 加载已经训练好的PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个输入的示例
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 使用onnx将模型转换为ONNX格式
onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在上面的代码中，我们首先加载了一个已经训练好的ResNet-18模型，并将其设置为评估模式。然后，我们创建了一个输入的示例，它是一个大小为1x3x224x224的张量。最后，我们使用onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式，并保存为名为"resnet18.onnx"的文件。

要导出的模型可以是PyTorch、TensorFlow或其他深度学习框架中的模型。只需将其作为 个参数传递给onnx.export()函数即可。

请注意，保存为ONNX文件的模型将只包含模型架构、权重和计算图，而不包含任何与模型训练相关的信息。这意味着在加载ONNX模型后，你需要重新加载和设置权重，然后才能使用模型进行预测。

除了使用onnx.export()函数保存模型，你还可以使用onnx.save()函数来保存已经导出的ONNX模型。下面是一个使用onnx.save()函数保存已经导出的ONNX模型的例子：

import onnx

# 加载已经导出的ONNX模型
onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")

# 保存ONNX模型
onnx.save(onnx_model, "resnet18_saved.onnx")

在上面的代码中，我们首先使用onnx.load()函数加载之前保存的ONNX模型。然后，我们使用onnx.save()函数将所加载的ONNX模型保存为另一个文件，名为"resnet18_saved.onnx"。

通过使用onnx.save()函数，我们可以方便地将已经导出的ONNX模型保存为另一个文件，以备将来使用。

总结起来，通过使用onnx.export()和onnx.save()函数，我们可以在Python中保存已经训练好的模型，并将其转换为ONNX格式。随后，我们可以在不同的深度学习框架中加载和使用这些ONNX模型。