终极ONNX转PyTorch工具：onnx2torch完全指南 — 从安装到部署的一站式解决方案

终极ONNX转PyTorch工具onnx2torch完全指南 — 从安装到部署的一站式解决方案【免费下载链接】onnx2torchConvert ONNX models to PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx2torchonnx2torch是一款强大的ONNX转PyTorch工具它让模型转换过程变得简单高效。无论是深度学习爱好者还是专业开发者都能通过这个工具轻松实现ONNX模型到PyTorch模型的转换为模型部署和进一步优化提供便利。 为什么选择onnx2torchonnx2torch作为一款优秀的ONNX转PyTorch工具具有以下显著优势简单易用只需调用convert函数就能完成ONNX模型的转换无需复杂的配置和操作。易于扩展可以编写自定义的PyTorch层并通过add_converter进行注册满足特定的转换需求。双向转换支持将转换后的PyTorch模型通过torch.onnx.export函数转换回ONNX格式方便模型的跨框架使用。 快速安装步骤安装onnx2torch非常简单你可以选择使用pip或conda进行安装。使用pip安装pip install onnx2torch使用conda安装conda install -c conda-forge onnx2torch 详细使用教程模型转换onnx2torch提供了两种模型转换方式你可以根据自己的需求选择。通过模型路径转换import torch from onnx2torch import convert # Path to ONNX model onnx_model_path /some/path/mobile_net_v2.onnx torch_model_1 convert(onnx_model_path)通过加载的ONNX模型转换import onnx import torch from onnx2torch import convert onnx_model_path /some/path/mobile_net_v2.onnx onnx_model onnx.load(onnx_model_path) torch_model_2 convert(onnx_model)模型执行转换后的PyTorch模型可以像原始的PyTorch模型一样执行下面是一个简单的执行示例import onnxruntime as ort # Create example data x torch.ones((1, 2, 224, 224)).cuda() out_torch torch_model_1(x) ort_sess ort.InferenceSession(onnx_model_path) outputs_ort ort_sess.run(None, {input: x.numpy()}) # Check the Onnx output against PyTorch print(torch.max(torch.abs(outputs_ort - out_torch.detach().numpy()))) print(np.allclose(outputs_ort, out_torch.detach().numpy(), atol1.0e-7)) 支持的模型类型onnx2torch已经对多种常见模型进行了测试包括以下类型分割模型DeepLabV3DeepLabV3 ResNet-50 (TorchVision)HRNetUNet (TorchVision)FCN ResNet-50 (TorchVision)LRASPP MobileNetV3 (TorchVision)检测模型来自MMdetectionSSDLite with MobileNetV2 backboneRetinaNet R50SSD300 with VGG backboneYOLOv3 d53YOLOv5分类模型来自TorchVisionResNet-18ResNet-50MobileNetV2MobileNetV3 LargeEfficientNet-B{0, 1, 2, 3}WideResNet-50ResNext-50VGG-16GoogLeNetMnasNetRegNetTransformer模型ViTSwinGPT-J目前支持的操作列表可以在operators.md中找到。 如何添加新操作到转换器如果你需要转换的ONNX模型包含onnx2torch尚未支持的操作你可以按照以下方式添加新操作。对于PyTorch和ONNX支持且行为相同的操作以Relu为例add_converter(operation_typeRelu, version6) add_converter(operation_typeRelu, version13) add_converter(operation_typeRelu, version14) def _(node: OnnxNode, graph: OnnxGraph) - OperationConverterResult: return OperationConverterResult( torch_modulenn.ReLU(), onnx_mappingonnx_mapping_from_node(nodenode), )对于行为不同的操作以ScatterND为例需要自定义模块和转换逻辑。 Opset版本 workaround如果你使用的模型是旧版本的opset可以尝试以下方法进行转换import onnx from onnx import version_converter import torch from onnx2torch import convert # Load the ONNX model. model onnx.load(model.onnx) # Convert the model to the target version. target_version 13 converted_model version_converter.convert_version(model, target_version) # Convert to torch. torch_model convert(converted_model) torch.save(torch_model, model.pt)注意仅当模型无法使用现有opset版本转换为PyTorch时才使用此方法结果可能会有所不同。 总结onnx2torch作为一款简单易用、功能强大的ONNX转PyTorch工具为深度学习模型的转换和部署提供了极大的便利。通过本文的介绍你已经了解了它的安装方法、使用教程、支持的模型类型以及如何添加新操作等内容。希望你能充分利用onnx2torch让你的模型转换工作更加高效【免费下载链接】onnx2torchConvert ONNX models to PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx2torch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考