pytorch模型部署onnx（pytorch模型部署 django）

科技前沿 • 2025-04-15 12:04 • 阅读 56

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好的，下面是详细的加载pytorch模型并转换为onnx模型的步骤示例。

安装必要的库

首先需要安装pytorch和onnx库，可以使用以下命令安装：

!pip install torch==1.7.0 !pip install <em>onnx</em>==1.8.0

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加载pytorch模型

假设我们已经训练好了一个pytorch模型，并将其保存在了一个文件中，我们需要使用pytorch库加载模型并导出为onnx模型。

讯享网import torch # 加载<em>模型</em> model = torch.load(&#39;model.pth&#39;) # 设置<em>模型</em>为评估模式 model.eval()

转换为onnx模型

使用torch.onnx库将pytorch模型转换为onnx模型。

import torch.<em>onnx</em> # 输入变量的形状和名称 input_shape = (1, 3, 224, 224) input_names = [&#39;input&#39;] # 输出变量的形状和名称 output_shape = (1, 1000) output_names = [&#39;output&#39;] # 导出<em>模型</em>为<em>onnx</em>格式 torch.<em>onnx</em>.export(model, # 导出的<em>模型</em> torch.randn(*input_shape), # 输入数据 &#39;model.<em>onnx</em>&#39;, # 导出的文件名 input_names=input_names, # 输入变量的名称 output_names=output_names,# 输出变量的名称 opset_version=11) # <em>onnx</em>的版本

加载onnx模型

现在我们可以使用onnx库加载并运行onnx模型了。

讯享网import <em>onnx</em>runtime # 加载<em>模型</em> ort_session = <em>onnx</em>runtime.InferenceSession(&#39;model.<em>onnx</em>&#39;) # 输入数据 inputs = {&#39;input&#39;: torch.randn(*input_shape).numpy()} # 运行<em>模型</em> outputs = ort_session.run(output_names, inputs) # 输出结果 print(outputs)

这就是加载pytorch模型并转换为onnx模型的详细示例。

pytorch模型部署onnx（pytorch模型部署 django）

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