在将PyTorch的ResNet50模型导出为ONNX格式时,如果你希望支持动态的Batch Size,可以通过以下步骤来实现:
在导出ONNX模型时,你可以通过指定dynamic_axes
参数来定义动态的维度。对于Batch Size,通常是在输入张量的第0维度(即batch
维度)上设置为动态的。
以下是一个示例代码,展示了如何将PyTorch的ResNet50模型导出为ONNX格式,并支持动态Batch Size:
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 创建一个示例输入张量,Batch Size为1
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 定义动态Batch Size
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(
model, # 要导出的模型
dummy_input, # 示例输入
"resnet50_dynamic.onnx", # 导出的ONNX文件名
export_params=True, # 导出模型参数
opset_version=11, # ONNX的opset版本
do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化
input_names=['input'], # 输入的名称
output_names=['output'], # 输出的名称
dynamic_axes=dynamic_axes # 定义动态维度
)
print("ONNX模型已成功导出,并支持动态Batch Size。")
dynamic_axes
参数:dynamic_axes
是一个字典,用于指定哪些维度是动态的。在这个例子中,我们将输入和输出的第0维度(即batch
维度)设置为动态的,这意味着在推理时可以使用任意大小的Batch Size。input_names
和output_names
:这些是输入和输出的名称,用于在ONNX模型中标识输入和输出张量。opset_version
:指定ONNX的opset版本,建议使用较新的版本以获得更好的兼容性和功能支持。你可以使用ONNX Runtime或其他支持ONNX的工具来验证导出的模型是否支持动态Batch Size。例如,使用ONNX Runtime进行推理时,可以传入不同大小的Batch Size来验证模型的正确性。
eval()
模式,以避免不必要的计算图变化。opset_version
或检查PyTorch和ONNX的版本兼容性。通过以上步骤,你可以成功导出支持动态Batch Size的ResNet50 ONNX模型。