如何使用 torch.onnx.export 导出的 ONNX 模型进行预测?
你在学习相关的知识吗?本文《如何使用 torch.onnx.export 导出的 ONNX 模型进行预测?》,主要介绍的内容就涉及到,如果你想提升自己的开发能力,就不要错过这篇文章,大家要知道编程理论基础和实战操作都是不可或缺的哦!
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公众号!