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如何使用 torch.onnx.export 导出的 ONNX 模型进行预测?

时间:2024-11-23 20:21:55 277浏览 收藏

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如何使用 torch.onnx.export 导出的 ONNX 模型进行预测?

调用 torch.onnx.export 导出的 onnx 模型

本文旨在解答如何使用 torch.onnx.export 导出的 onnx 模型。

问题:

如何使用 torch.onnx.export 导出的 onnx.pb 模型文件?

解答:

pytorch 模型的输入为 tensor,而 onnx 的输入为 numpy 数组。因此,将输入数据从 tensor 转换为 numpy 数组即可解决问题。

示例代码:

import onnxruntime
import numpy as np

resnet_onnx = onnxruntime.InferenceSession('onnx.pb')
x = np.ones((2, 2), dtype=np.float32)
inputs = {resnet_onnx.get_inputs()[0].name: x}
print(resnet_onnx.run(None, inputs))

注意:

  • 将 torch.tensor 转换为 numpy 数组。
  • 使用 numpy 数组作为 onnx 模型的输入。
  • onnx 模型的输出是一个列表,包含 numpy 数组。

今天关于《如何使用 torch.onnx.export 导出的 ONNX 模型进行预测?》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!

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