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微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框架的标准化和性能优化方向迈进了一大步。
ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。
开发人员可以为自己机器学习任务选择合适的框架，框架作者可以集中精力推出创新，提高框架的性能。对于硬件供应商来说，也可以简化神经网络计算的复杂度，实现优化算法。
1.安装
pip install onnx
`pip install onnxruntime`
（ pip install onnxruntime-gpu #GPU环境）
-
Pytorch 模型转onnx
当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：
`1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle`
`实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。`
`2.torch.load：使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为`
`内存。`
`3.torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化状态字典加载`
`model's参数字典`
保存加载模型2种方式，在保存模型进行推理时，只需要保存训练过的模型的学习参数即可，一个常见的PyTorch约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。
# 第一种：保存和加载整个模型Save:
`torch.save(model_object, 'model.pth')`
Load:model = torch.load('model.pth')model.eval()
#第二种：仅保存和加载模型参数(推荐使用)Save：torch.save(model.state_dict(), 'params.pth')
`Load:`
model = TheModelClass(*args, **kwargs)model.load_state_dict(torch.load('params.pth'))model.eval()
`#记住，必须调用model.eval()，`
`以便在运行推断之前将dropout和batch规范化层设置为评估模式。如果不这样做，`
`将会产生不一致的推断结果`
#在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时，必须保存模型的state_dict
Pytorch模型转onnx
举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用gpu，则转换过程如下：
1 如果保存的是整个模型
import torch
`device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available()`
`else "cpu")`
model = torch.load("test.pth") # pytorch模型加载batch_size = 1 #批处理大小input_shape = (3, 244, 384) #输入数据,改成自己的输入shapemodel.eval()x = torch.randn(batch_size, *input_shape) x = x.to(device)
`export_onnx_file = "test.onnx" #输出的ONNX文件名`
torch.onnx.export(model x, export_onnx_file, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=["input"], output_names=["output"],
`dynamic_axes={`
`"input":{0: 'batch',2:'batch',3:'batch'},`
`"output":{0: 'batch',2:'batch',3:'batch'})`
2 如果保存的是模型参数，则需要先创建模型，再加载模型参数
import torch
`from models import` resnet50
model = resnet50() #创建模型
weight = torch.load("test.pth")
model.load\_state\_dict(weight )
batch_size = 1
input_shape = (3, 244, 384) #输入数据,改成自己的输入shape
model.eval()
x = torch.randn(batch_size, *input_shape)
export_onnx_file = "test.onnx" # 输出的ONNX文件名
torch.onnx.export(model,
x,
export_onnx_file,
opset_version=10,
do_constant_folding=True,
input_names=["input"],
output_names=["output"],
dynamic_axes={
`"input":{0: 'batch',2:'batch',3:'batch'},`
`"output":{0: 'batch',2:'batch',3:'batch'})`
3. 使用onnx推理预测
参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/159379768
https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/104510401
https://blog.csdn.net/LimitOut/article/details/107117759
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