使用onnx.save()函数将Python中的模型保存为ONNX文件的 实践

将Python中的模型保存为ONNX文件的 实践可以通过以下步骤进行：

1. 安装依赖库：

pip install onnx onnxruntime

ONNX库用于保存模型，ONNX Runtime库用于加载和使用保存的模型。

2. 导入所需的库：

import torch
import torchvision
import onnx

3. 定义和训练模型：

这里以使用PyTorch库进行示例，定义和训练一个简单的模型：

class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
        
model = SimpleModel()
input_data = torch.randn(1, 10)
output = model(input_data)

4. 将PyTorch模型转换为ONNX模型：

torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx")

这将导出模型为名为"model.onnx"的ONNX文件。 个参数是要导出的模型实例，第二个参数是输入数据，第三个参数是要保存的ONNX文件路径。

5. 加载并使用ONNX模型：

import onnxruntime

ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name

input_data = input_data.numpy()
outputs = ort_session.run([output_name], {input_name: input_data})

print(outputs)

这将加载并使用保存的ONNX模型进行推理。首先，创建一个ONNX Runtime的InferenceSession实例，并传入保存的ONNX文件路径。然后，通过调用get_inputs()和get_outputs()方法来获取输入和输出的名称。最后，通过调用run()方法来传递输入数据并获取输出结果。

完整的示例代码如下：

import torch
import torchvision
import onnx
import onnxruntime

class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
        
model = SimpleModel()
input_data = torch.randn(1, 10)
output = model(input_data)

torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx")

ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name

input_data = input_data.numpy()
outputs = ort_session.run([output_name], {input_name: input_data})

print(outputs)

这样，您就成功地将Python中的模型保存为ONNX文件，并使用ONNX Runtime进行推理。通过使用ONNX，您可以将训练好的模型在不同的深度学习框架和平台之间进行转换和共享。