要将PyTorch中的ResNet50模型导出为支持动态batch size的ONNX格式,你可以按照以下步骤进行操作:
确保你已经安装了torch
和onnx
库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install torch onnx
首先,加载预训练的ResNet50模型:
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
在导出模型之前,确保将模型设置为评估模式:
model.eval()
为了支持动态batch size,你需要定义一个带有动态维度的输入张量。可以使用torch.onnx.export
的dynamic_axes
参数来指定哪些维度是动态的。
# 定义一个示例输入张量,batch size为动态维度
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 这里的1是占位符,实际batch size可以是任意的
# 定义动态维度
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
使用torch.onnx.export
函数将模型导出为ONNX格式,并指定动态维度:
# 导出模型为ONNX格式
onnx_path = "resnet50_dynamic.onnx"
torch.onnx.export(
model, # 要导出的模型
dummy_input, # 示例输入
onnx_path, # 导出的ONNX文件路径
export_params=True, # 导出模型参数
opset_version=11, # ONNX opset版本
do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化
input_names=['input'], # 输入名称
output_names=['output'],# 输出名称
dynamic_axes=dynamic_axes # 动态维度
)
print(f"Model exported to {onnx_path}")
你可以使用ONNX Runtime或其他工具来验证导出的ONNX模型是否正确。
import onnx
# 加载导出的ONNX模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
# 检查模型是否有效
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print("ONNX model is valid!")
你可以使用ONNX Runtime来加载并运行导出的ONNX模型:
import onnxruntime as ort
# 创建ONNX Runtime会话
ort_session = ort.InferenceSession(onnx_path)
# 准备输入数据
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
# 使用动态batch size的输入进行推理
dynamic_input = torch.randn(4, 3, 224, 224).numpy() # batch size为4
outputs = ort_session.run([output_name], {input_name: dynamic_input})
print(outputs)
通过以上步骤,你可以将PyTorch中的ResNet50模型导出为支持动态batch size的ONNX格式。导出的模型可以在不同的batch size下进行推理,适用于各种部署场景。