PyTorch导出ONNX模型加载ONNXRuntime指南
时间:2025-03-28 10:53:10 313浏览 收藏
本文提供PyTorch导出ONNX模型后,使用ONNX Runtime进行推理的完整指南。文章详细解释了如何利用`torch.onnx.export`导出模型,并重点解决ONNX Runtime加载PyTorch模型时遇到的常见错误:“runtimeerror: input must be a list of dictionaries or a single numpy array”。文中通过两种方法演示如何将PyTorch张量转换为ONNX Runtime所需的NumPy数组,从而成功加载并运行ONNX模型,有效避免类型不匹配问题,实现PyTorch与ONNX Runtime的无缝衔接。 关键词:PyTorch, ONNX, ONNX Runtime, 模型推理, NumPy, 模型转换
PyTorch ONNX模型的加载与推理详解
本文详细阐述如何加载并使用torch.onnx.export
导出的ONNX模型进行推理。torch.onnx.export
函数可将PyTorch模型转换为ONNX格式,方便在其他框架中部署。然而,直接使用PyTorch张量作为ONNX Runtime的输入会导致错误。
文中示例展示了使用torch.onnx.export
导出模型,以及使用ONNX Runtime推理时遇到的错误:“runtimeerror: input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input 'x'.” 该错误指出ONNX Runtime要求输入数据为NumPy数组,而非PyTorch张量。
解决方法:将PyTorch张量转换为NumPy数组
关键在于将PyTorch张量转换为NumPy数组。 以下是两种正确的代码示例:
方法一:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | import onnxruntime import numpy import torch resnet_onnx = onnxruntime.InferenceSession( 'onnx.pb' ) # x = torch.ones(2, 2) # 错误:输入类型为torch.tensor x = numpy.ones((2, 2), dtype=numpy.float32) # 正确:输入类型为numpy.ndarray inputs = {resnet_onnx.get_inputs()[0].name: x} print (resnet_onnx.run(None, inputs)) |
此方法将输入x
的类型从torch.tensor
更改为numpy.ndarray
,并指定数据类型为numpy.float32
,解决了类型不匹配问题。
方法二:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载模型 sess = ort.InferenceSession( "onnx.pb" ) # 准备输入数据 input_data = np.ones((2, 2)).astype( "float32" ) # 运行模型 output_data = sess.run(None, { "x" : input_data})[0] # 输出模型的预测结果 print (output_data) |
此方法同样使用NumPy数组作为输入,并清晰地展示了如何获取模型输出。
两种方法均成功加载并运行导出的ONNX模型,核心在于确保输入数据的类型与ONNX Runtime的要求一致。 使用NumPy数组是避免错误的关键步骤。
好了,本文到此结束,带大家了解了《PyTorch导出ONNX模型加载ONNXRuntime指南》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!
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