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1. 认识ONNX
https://onnx.ai/
Open Neural Network Exchange#xff08;ONNX#xff0c;开放神经网络交换#xff09;格式#xff0c;是一个用于表示深度学习模型的标准#xff0c;可使模型在不同框架之间进行转移。 ONNX的规范及代码主要由微软…八、模型移植
1. 认识ONNX
https://onnx.ai/
Open Neural Network ExchangeONNX开放神经网络交换格式是一个用于表示深度学习模型的标准可使模型在不同框架之间进行转移。 ONNX的规范及代码主要由微软亚马逊 Face book 和 IBM等公司共同开发以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有 Caffe2, PyTorch, PaddlePaddle TensorFlow等。 2. 导出ONNX
2.1 安装依赖包
pip install onnx
pip install onnxruntime2.2 导出ONNX模型
import os
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18if __name__ __main__:dir os.path.dirname(__file__)weightpath os.path.join(os.path.dirname(__file__), pth, resnet18_default_weight.pth)onnxpath os.path.join(os.path.dirname(__file__), pth, resnet18_default_weight.onnx)device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)model resnet18(pretrainedFalse)model.conv1 nn.Conv2d(#in_channels3,out_channels64,kernel_size3,stride1,padding0,biasFalse,)# 删除池化层model.maxpool nn.MaxPool2d(kernel_size1, stride1, padding0)# 修改全连接层in_feature model.fc.in_featuresmodel.fc nn.Linear(in_feature, 10)model.load_state_dict(torch.load(weightpath, map_locationdevice))model.to(device)# 创建一个实例输入x torch.randn(1, 3, 224, 224, devicedevice)# 导出onnxtorch.onnx.export(model,x,onnxpath,#verboseTrue, # 输出转换过程input_names[input],output_names[output],)print(onnx导出成功)
2.3 ONNX结构可视化
可以直接在线查看https://netron.app/
也可以下载桌面版https://github.com/lutzroeder/netron
3. ONNX推理
ONNX在做推理时不再需要导入网络且适用于Python、JAVA、PyQT等各种语言不再依赖于PyTorch框架
3.1 简单推理
import onnxruntime as ort
import torchvision.transforms as transforms
import cv2 as cv
import os
import numpy as npimg_size 224
transformtest transforms.Compose([transforms.ToPILImage(), # 将numpy数组转换为PIL图像transforms.Resize((img_size, img_size)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(# 均值和标准差mean[0.4914, 0.4822, 0.4465],std[0.2471, 0.2435, 0.2616],),]
)def softmax(x):e_x np.exp(x - np.max(x))return e_x / e_x.sum(axis1, keepdimsTrue)def cv_imread(file_path):cv_img cv.imdecode(np.fromfile(file_path, dtypenp.uint8), cv.IMREAD_COLOR)return cv_imglablename 飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车.split(、)if __name__ __main__:dir os.path.dirname(__file__)weightpath os.path.join(os.path.dirname(__file__), pth, resnet18_default_weight.pth)onnxpath os.path.join(os.path.dirname(__file__), pth, resnet18_default_weight.onnx)# 读取图片img_path os.path.join(dir, test, 5.jpg)img cv_imread(img_path)img cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)img_tensor transformtest(img)# 将图片转换为ONNX运行时所需的格式img_numpy img_tensor.numpy()img_numpy np.expand_dims(img_numpy, axis0) # 增加batch_size维度# 加载onnx模型sess ort.InferenceSession(onnxpath)# 运行onnx模型outputs sess.run(None, {input: img_numpy})output outputs[0]# 应用softmaxprobabilities softmax(output)print(probabilities)# 获得预测结果pred_index np.argmax(probabilities, axis1)pred_value probabilities[0][pred_index[0]]print(pred_index)print(预测目标,lablename[pred_index[0]],预测概率,str(pred_value * 100)[:5] %,)
输出结果
[[6.7321511e-05 9.7113671e-11 7.6417709e-05 2.8661249e-02 7.0206769e-043.9052707e-04 9.7010124e-01 6.8206714e-07 4.1351362e-07 5.7089373e-09]]
[6]
预测目标 青蛙 预测概率 97.01%3.2 使用GPU推理
需要安装依赖包
pip install onnxruntime-gpu代码
# 导入FileSystemStorage
import time
import random
import os# 人工智能推理用到的模块
import onnxruntime as ort
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import PIL.Image as Imageimg_size 32
transformtest transforms.Compose([transforms.Resize((img_size, img_size)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(# 均值和标准差mean[0.4914, 0.4822, 0.4465],std[0.2471, 0.2435, 0.2616],),]
)def softmax(x):e_x np.exp(x - np.max(x))return e_x / e_x.sum(axis1, keepdimsTrue)def imgclass():# AI推理# 读取图片imgpath os.path.join(os.path.dirname(__file__), .., static/ai, filename)# 加载并预处理图像image Image.open(imgpath)input_tensor transformtest(image)input_tensor input_tensor.unsqueeze(0) # 添加批量维度# 将图片转换为ONNX运行时所需的格式img_numpy input_tensor.numpy()# 加载模型onnxPath os.path.join(#os.path.dirname(__file__),..,onnx,resnet18_default_weight_1.onnx,)# 设置 ONNX Runtime 使用 GPUproviders [CUDAExecutionProvider]sess ort.InferenceSession(onnxPath, providersproviders)# 使用模型对图片进行推理运算output sess.run(None, {input: img_numpy})output softmax(output[0])print(output)ind np.argmax(output, axis1)print(ind)lablename 飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车.split(、)res {code: 200, msg: 处理成功, url: img, class: lablename[ind[0]]}
