Python中onnx.save_model()函数的使用方法与实例分析

onnx.save_model()函数是Python中用于将ONNX模型保存到文件的方法。下面给出了其使用方法和使用示例。

使用方法：

onnx.save_model(file_path, model)

参数说明：

- file_path: 保存模型的文件路径

- model: 要保存的ONNX模型对象

示例分析：

假设我们有一个已经训练好的PyTorch模型，想要将其保存为ONNX格式。我们可以使用onnx.save_model()函数来实现。

首先，导入所需的库：

import torch

import torchvision.models as models

import onnx

然后，我们初始化一个已经训练好的PyTorch模型：

model = models.resnet18(pretrained=True)

接下来，我们随机生成一个输入数据作为模型的输入：

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

然后，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX模型。首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX的中间表示（IR）：

torch.onnx.export(model, input_data, "resnet18.onnx", verbose=True)

在导出时，我们需要提供输入数据（input_data），保存模型的文件名（"resnet18.onnx"），并设置verbose参数为True以打印更多的详细信息。

最后，我们使用onnx.save_model()函数将ONNX模型保存到文件：

onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")

onnx.save_model(onnx_model, "resnet18_saved.onnx")

这样，我们就将模型保存为了ONNX格式，并将其保存到了名为"resnet18_saved.onnx"的文件中。

总结：

onnx.save_model()函数是Python中用于保存ONNX模型到文件的方法。通过调用该函数，我们可以将经过训练的PyTorch模型转换为ONNX模型，并将其保存到指定的文件路径中。