ONNX加载错误

本文介绍了在使用ONNX加载模型时遇到的一个常见错误——模型文件过大导致加载失败的问题,并提供了一个简单的解决方案:通过设置环境变量PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION为python来规避此问题。
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加载ONNX模型的过程可以通过 `onnx` 库完成。以下是详细的说明以及示例代码: ### 加载ONNX模型 通过 `onnx` 库可以轻松实现ONNX模型的加载操作。具体方法如下所示[^1]。 ```python import onnx # 定义ONNX模型路径 onnx_path = './resnet50-v1-7.onnx' # 使用onnx.load函数加载模型 model = onnx.load(onnx_path) # 验证模型结构是否有效 onnx.checker.check_model(model) print("Model successfully loaded and verified.") ``` 此代码片段展示了如何使用 `onnx.load()` 函数加载指定路径下的 `.onnx` 文件,并验证其有效性。如果模型文件存在任何错误,`onnx.checker.check_model()` 将抛出异常并提示具体的错误信息[^1]。 ### 修改输入维度(可选) 在某些情况下可能需要调整模型的输入维度以支持动态批量大小或其他需求。以下是一个修改输入维度的例子: ```python dim_proto0 = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0] dim_proto0.dim_param = 'None' # 设置为 None 表示动态批次大小 # 同样也可以对输出进行类似的设置 (如果有需要的话) dim_proto_o1 = model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim[0] dim_proto_o1.dim_param = 'None' # 保存更新后的模型到新文件 onnx.save(model, 'dynamic_input_resnet_batch_50.onnx') ``` 这段代码将原始模型的第一维设为了动态尺寸 (`None`) 并重新保存了新的 ONNX 模型文件。 ### 推理运行(Inference Execution) 虽然上面介绍了如何加载和校验模型,但如果要实际执行推理,则通常会借助其他框架如 `onnxruntime` 来加速计算过程。下面展示了一个简单的例子: #### 使用 OnnxRuntime 进行推断 ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 初始化Session对象 session = ort.InferenceSession('./resnet50-v1-7.onnx') # 获取输入名称列表 input_name = session.get_inputs()[0].name # 创建随机测试数据作为输入样本 dummy_input = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) # 执行前向传播得到预测结果 outputs = session.run(None, {input_name: dummy_input}) print(f"Output shape: {np.array(outputs).shape}") ``` 这里我们利用了 `onnxruntime` 提供的功能来进行快速高效的推理运算。注意这里的输入张量形状应匹配所使用的预训练网络的要求[^1]。
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