近期由于業(yè)務(wù)需要，需要將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)為ONNX格式，為此頗費(fèi)了一番功夫，在此總結(jié)一下吧。。

1、ONNX是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型保存的中間格式，支持多種格式的模型轉(zhuǎn)為ONNX，也支持使用ONNX導(dǎo)入多種格式的模型，具體見(jiàn)https://github.com/onnx/tutorials;目前其實(shí)ONNX對(duì)于模型的支持還不是太好，主要表現(xiàn)在一些op還不能夠支持；

2、在PyTorch下要將模型保存成ONNX格式需要使用torch.onnx.export()函數(shù)，使用該函數(shù)的時(shí)候需要傳入下面參數(shù)：

　　--model:待保存的model，也就是你在程序中已經(jīng)訓(xùn)練好或者初始化好的模型

　　--input_shape:指定輸入數(shù)據(jù)的大小，也就是輸入數(shù)據(jù)的形狀，是一個(gè)包含輸入形狀元組的列表；

　　--name:模型的名稱(chēng)，即模型的保存路徑；

　　--verbrose:True或者False,用來(lái)指定輸出模型時(shí)是否將模型的結(jié)構(gòu)打印出來(lái)；

　　--input_names:輸入數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的名稱(chēng)，數(shù)據(jù)類(lèi)型為包含字符串的列表；一般將這個(gè)名稱(chēng)設(shè)為['data']；

　　--output_names:輸出數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的名稱(chēng)，類(lèi)型與輸入數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)相同；

　　在成功導(dǎo)出模型后，可以使用ONNX再對(duì)模型進(jìn)行檢查：

import onnx# Load the ONNX model model = onnx.load("alexnet.onnx")# Check that the IR is well formed onnx.checker.check_model(model)# Print a human readable representation of the graph onnx.helper.printable_graph(model.graph)

目前PyTorch還不支持導(dǎo)入ONNX格式的模型。

3、使用MXNET導(dǎo)出模型為ONNX時(shí)，參考地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/MXNET/ONNX，http://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/tutorials/onnx/export_mxnet_to_onnx.html。MXNet模型的保存格式為.json文件+.params文件，.json文件里保存的是模型的結(jié)構(gòu)，.params文件中保存的是模型的參數(shù)。使用onnx_mxnet.export_export_model()方法就可以實(shí)現(xiàn)將模型從mxnet轉(zhuǎn)為ONNX格式，該方法需要傳入的參數(shù)為：

　　--sym：.json文件，也就是保存了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的文件

　　--params:參數(shù)文件

　　--input_shape:輸入數(shù)據(jù)的形狀，是一個(gè)包含形狀元組的列表

　　--input_type:輸入數(shù)據(jù)的類(lèi)型；

　　--模型的保存路徑

4、從MXNet導(dǎo)入ONNX格式模型：需要使用mxnet.contrib.onnx.onnx2mx.import_model.import_model(model_file)，這里返回的是sym, arg_arams,aux_params，也就是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)symbol對(duì)象，保存參數(shù)的字典, 再將其轉(zhuǎn)為MXNet的module對(duì)象(使用mxnet.module.Module())，即可將模型恢復(fù)到mxnet框架下可執(zhí)行的模型。

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最后，好久沒(méi)有記錄日常學(xué)習(xí)積累的東西了，趁著失眠開(kāi)個(gè)好頭吧，晚安。。。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/puheng/p/10873289.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络模型模型转ONNX的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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