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pytorch模型转ONNX、并进行比较推理

PyTorch是当今最受欢迎的深度学习框架之一，许多研究人员

和工程师都在使用它来构建神经网络模型。然而，当我们完成

了一个PyTorch模型后，我们需要将其转化为ONNX格式，

以便在不同的平台和系统上进行部署和推理。

ONNX是一种开放的深度学习框架互操作性格式，它可以轻

松地在不同的环境中进行部署和推理。通过将PyTorch模型转

换为ONNX格式，我们可以使该模型在许多其他框架和工具

中运行，例如TensorFlow、Caffe2和MicrosoftCNTK等。本

文将介绍如何将一个PyTorch模型转换为ONNX格式，并呈

现使用PyTorch和ONNX轻松比较推理结果的步骤。

首先，我们需要为我们的PyTorch模型安装ONNX模块。我

们可以通过pip安装ONNX模块，命令如下：

```

!pipinstallonnx

```

然后，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。我们可

以使用torch.onnx模块，该模块提供了转换PyTorch模型为

ONNX格式的API。在进行转换之前，我们需要定义输入张量，

因为ONNX需要知道输入张量的形状和数据类型。以下是一

个可以将PyTorch模型转换为ONNX格式的代码示例：

```

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importtorch

importtorch.onnx

importtorchvision.modelsasmodels

#定义输入张量

input_shape=(1,3,224,224)

inputs=torch.randn(input_shape)

#加载预训练模型

model=models.resnet18(pretrained=True)

#转换为ONNX格式

torch.onnx.export(model,#PyTorch模型

inputs,#输入张量

文件名

verbose=True)

```

这个代码示例中，我们使用了pretrainedResNet18模型和一个

3x224x224的输入张量。我们还定义了ONNX文件的名称，

并设置了verbose为True，以便在转换期间输出更多信息。执

行上述代码后，我们将生成一个名为“resnet18.onnx”的ONNX

模型。

接下来，让我们使用ONNX模型来进行推理。我们可以使用

onnxruntime模块来加载、运行ONNX模型。以下是一个使用

ONNX模型进行推理的代码示例：

```

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importonnxruntimeasort

importnumpyasnp

#加载ONNX模型

#定义测试数据

input_shape=(1,3,224,224)

inputs=np.random.random(input_shape).astype(np.float32)

#运行模型

outputs=sess.run(None,{in