文章目录
- 概述
- 实现步骤
- python代码
概述
在将PyTorch模型(.pth文件)转换为ONNX格式时,通常的转换过程是通过torch.onnx.export函数来实现的。这个过程主要是将PyTorch模型的计算图导出为ONNX格式,以便在其他框架或环境中使用。
在转换过程中,你通常不能直接在原有的PyTorch模型前后“添加函数”,因为ONNX导出的是静态计算图,它表示的是模型在某一时刻的结构和参数,而不是动态的执行过程。不过,你可以通过修改模型定义的方式来实现类似的功能。
在导出模型之前,你可以修改模型的定义,将你想要添加的功能集成到模型本身中。例如,如果你想要在模型的前向传播过程中添加某些预处理或后处理步骤,你可以直接将这些步骤写入模型类的forward方法中。
实现步骤
- 定义新模型类
- 将原模型添加为新模型的成员
- 在新模型的forward中,在原有模型之前或之后添加新的层
- 初始化新模型
- 加载原有模型参数
- 导出onnx
python代码
from model import *
from utils import *
from data import *
import cv2
# 这是你修改后的模型定义,集成了额外功能
class ModifiedModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModifiedModel, self).__init__()
num_classes = 3
self.original_model = UNet(3, num_classes)
# 新增的层或修改后的层
# self.new_layer = torch.argmax()
def forward(self, x):
# 在原始模型前添加预处理(如果需要)
x = self.original_model(x)
# 在原始模型后添加后处理或新增层的逻辑
# x = self.new_layer(x)
x = torch.argmax(x[0], dim=0).unsqueeze(0) * 255
return x
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)
weight_path = 'params/unet_CXR.pth'
pretrained_dict = torch.load(weight_path)
# 初始化修改后的模型,并加载原始模型的参数
modified_model = ModifiedModel()
modified_model.to(device)
# 假设我们只关心原始模型的参数,可以直接将其赋值给修改后的模型中的对应部分
modified_model.original_model.load_state_dict(pretrained_dict)
modified_model.eval()
img_data = torch.randn(1, 3, 256, 256)
img_data = img_data.to(device)
out_data = modified_model(img_data)
out_data = out_data.cpu().detach().numpy()
out_data = np.array(out_data, dtype='uint8')
cv2.imshow('out', out_data[0, :, :])
cv2.waitKey(0)
# 将模型导出为 ONNX 格式
is_dynamic_axes = False
if is_dynamic_axes:
input_name = 'input'
output_name = 'output'
torch.onnx.export(modified_model,
img_data,
r"params/net_model_modify.onnx",
opset_version=11,
input_names=[input_name],
output_names=[output_name],
dynamic_axes={
input_name: {0: 'batch_size', 2: 'in_width', 3: 'int_height'},
output_name: {0: 'batch_size', 2: 'out_width', 3: 'out_height'}},
verbose=True)
else:
input_name = 'input'
output_name = 'output'
torch.onnx.export(modified_model,
img_data,
r"params/net_model_modify.onnx",
opset_version=11,
input_names=[input_name],
output_names=[output_name],
verbose=True)
原有模型和修改后的模型onnx计算图如下: