模型训练后保存为onnx

### 将训练完成的PyTorch模型保存为ONNX格式 为了将训练好的ResNet50模型转换并保存成ONNX格式,可以采用如下方法[^1]: ```python import torch import torchvision.models as models pretrained_model = models.resnet50(pretrained=True) # 设置模型进入评估模式 pretrained_model.eval() # 创建虚拟输入张量用于导出过程中的形状推断 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出到ONNX文件 torch.onnx.export( pretrained_model, dummy_input, "resnet50_onnx_format.onnx", export_params=True, opset_version=10, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个预处理过的随机输入张量`dummy_input`来模拟实际数据流经网络的情况。通过调用`torch.onnx.export()`函数实现从PyTorch模型向ONNX格式的转换,并指定了多个参数以优化最终生成的ONNX模型。 - `export_params`: 如果设置为True,则会存储已训练权重;如果不需要这些参数则可设为False。 - `opset_version`: 表明使用的ONNX操作集版本号,在此选择了较为常用的第10版。 - `do_constant_folding`: 启动常数折叠优化选项有助于减小输出模型大小以及加速推理速度。 - `input_names` 和 `output_names`: 这些列表定义了ONNX图中节点的名字,便于后续加载时识别各个端口的作用。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Tile_Wall_Liquid_NPC_Chest等12类实体编码规则全公开:TerraMap图层解码底层协议手册(含二进制位域图+版本差异对照表)

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