使用onnx对pytorch模型进行部署

1.onnx runtime安装

# 激活虚拟环境
conda activate env_name # env_name换成环境名称
# 安装onnx
pip install onnx 
# 安装onnx runtime
pip install onnxruntime # 使用CPU进行推理
# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理
复制代码

2.导出模型

import torch.onnx 
# 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnx
onnx_file_name = "xxxxxx.onnx"
# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型
model = torch_model
# 加载权重，将model.pth转换为自己的模型权重
# 如果模型的权重是使用多卡训练出来，我们需要去除权重中多的module. 具体操作可以见5.4节
model = model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
# 导出模型前，必须调用model.eval()或者model.train(False)
model.eval()
# dummy_input就是一个输入的实例，仅提供输入shape、type等信息 
batch_size = 1 # 随机的取值，当设置dynamic_axes后影响不大
dummy_input = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True) 
# 这组输入对应的模型输出
output = model(dummy_input)
# 导出模型
torch.onnx.export(model,        # 模型的名称
                  dummy_input,   # 一组实例化输入
                  onnx_file_name,   # 文件保存路径/名称
                  export_params=True,        #  如果指定为True或默认, 参数也会被导出. 如果你要导出一个没训练过的就设为 False.
                  opset_version=10,          # ONNX 算子集的版本，当前已更新到15
                  do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                  input_names = ['input'],   # 输入模型的张量的名称
                  output_names = ['output'], # 输出模型的张量的名称
                  # dynamic_axes将batch_size的维度指定为动态，
                  # 后续进行推理的数据可以与导出的dummy_input的batch_size不同
                  dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    
                                'output' : {0 : 'batch_size'}})

复制代码

3.模型校验

import onnx
# 我们可以使用异常处理的方法进行检验
try:
    # 当我们的模型不可用时，将会报出异常
    onnx.checker.check_model(self.onnx_model)
except onnx.checker.ValidationError as e:
    print("The model is invalid: %s"%e)
else:
    # 模型可用时，将不会报出异常，并会输出“The model is valid!”
    print("The model is valid!")
复制代码

4.模型可视化

Netron下载网址：github.com/lutzroeder/…

5.使用ONNX Runtime进行推理

使用ONNX Runtime运行一下转化后的模型，看一下推理后的结果。

# 导入onnxruntime
import onnxruntime
# 需要进行推理的onnx模型文件名称
onnx_file_name = "xxxxxx.onnx"

# onnxruntime.InferenceSession用于获取一个 ONNX Runtime 推理器
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_file_name)  

# 构建字典的输入数据，字典的key需要与我们构建onnx模型时的input_names相同
# 输入的input_img 也需要改变为ndarray格式
ort_inputs = {'input': input_img} 
# 我们更建议使用下面这种方法,因为避免了手动输入key
# ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name:input_img}

# run是进行模型的推理，第一个参数为输出张量名的列表，一般情况可以设置为None
# 第二个参数为构建的输入值的字典
# 由于返回的结果被列表嵌套，因此我们需要进行[0]的索引
ort_output = ort_session.run(None,ort_inputs)[0]
# output = {ort_session.get_outputs()[0].name}
# ort_output = ort_session.run([output], ort_inputs)[0]