pth模型文件转为onnx,并利用magik进行量化

1. 在train.py中进行模型训练,导出为pth

2. 在infer.py->predict.py中的predict函数中,加载模型之后进行torch.onnx.export()

但注意,因为在量化时需要校准文件,所以需要将一部分wav文件读取特征后转化为bin文件,但需要注意wav文件的尺寸,此处设置的[1,398,80]是4s的文件

转化bin文件是通过

feature_np.tofile("data.bin")

3. 通过修改magik.cfg中的input,修改模型input入口,注意是此处应是batchnorm层的output

通过指定bin文件目录,可以修改参与校准的bin文件。也就是修改QUANT_DATASET_PATH和DEBUG_PATH

4. 通过vim修改post_quantizie.sh,将所需要的量化的模型作为参数传入,之后执行

./post_quantize.sh

<think>我们即将处理的任务是将PyTorch模型(.pth文件)转换为ONNX格式。ONNX(OpenNeural NetworkExchange)是一个开放格式,用于表示深度学习模型,它使得模型可以在不同框架之间转移。步骤:1.加载PyTorch模型:需要模型的定义(即网络结构)和保存的权重(.pth文件)。2.创建一个示例输入(dummyinput),这个输入的大小和类型需要与实际运行时一致。3.使用PyTorch的`torch.onnx.export`函数将模型导出为ONNX格式。注意:在转换之前,我们必须有模型的定义(类)。如果模型定义不在当前环境中,我们需要先定义它(与训练时的定义一致)。假设我们有一个模型定义在`model.py`中,类名为`MyModel`,且我们已经训练好保存了权重`D:\Aris_e16_s272.pth`。但是,由于我们不知道具体的模型结构,这里提供一个通用的转换代码框架。然而,请注意:由于没有具体的模型结构,我们无法直接运行代码。因此,我将提供一个通用的模板,你需要根据你的模型进行修改。假设我们有一个模型定义如下(示例模型):-模型类:MyModel-输入:3通道的224x224图像以下是转换代码的步骤:1.导入必要的库2.定义模型类(如果已有定义,则直接导入)3.实例化模型加载权重4.设置模型为评估模式5.创建虚拟输入(大小与训练时一致)6.导出ONNX模型代码示例:</think>以下是将PyTorch模型(.pth文件)转换为ONNX格式的详细解决方案: ### 解决方案步骤 1. **定义PyTorch模型结构**:必须与原始训练代码完全一致 2. **加载预训练权重**:从.pth文件加载参数 3. **创建虚拟输入**:生成符合模型输入要求的示例数据 4. **导出ONNX模型**:使用`torch.onnx.export`进行转换 5. **验证ONNX模型**:用ONNX Runtime检查导出结果 ### 完整代码示例 ```python import torch import torch.onnx from model import YourModelClass # 替换为你的模型类 # 1. 定义模型结构(必须与训练时一致) model = YourModelClass() # 实例化你的模型类 # 2. 加载预训练权重 checkpoint = torch.load('D:/Aris_e16_s272.pth', map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # 根据实际键名调整 model.eval() # 设置为评估模式 # 3. 创建虚拟输入(根据模型输入维度调整) batch_size = 1 # 根据需求调整批次大小 dummy_input = torch.randn( batch_size, 3, # 输入通道数 (RGB图像为3) 224, # 图像高度 224 # 图像宽度 ) # 替换为你的模型输入尺寸 # 4. 导出ONNX模型 onnx_path = "D:/Aris_e16_s272.onnx" torch.onnx.export( model, dummy_input, onnx_path, export_params=True, # 导出权重 opset_version=13, # ONNX算子集版本 do_constant_folding=True, # 优化常量折叠 input_names=['input'], # 输入节点名称 output_names=['output'], # 输出节点名称 dynamic_axes={ # 动态维度配置 'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'} } ) # 5. 验证ONNX模型 import onnx import onnxruntime as ort # 验证模型结构 onnx_model = onnx.load(onnx_path) onnx.checker.check_model(onnx_model) # 验证运行时一致性 ort_session = ort.InferenceSession(onnx_path) outputs = ort_session.run( None, {'input': dummy_input.numpy()} ) print("ONNX模型输出:", outputs[0].shape) print("✅ 转换成功! ONNX模型保存至:", onnx_path) ``` ### 关键参数说明 1. **模型结构一致性**: - 必须使用与训练完全相同的模型类定义 - 权重加载键名需匹配(常见键名:`'state_dict'`, `'model_state_dict'`) 2. **动态维度配置**: ```python dynamic_axes={ 'input': {0: 'batch_size'}, # 第0维(批次)可变 'output': {0: 'batch_size'} } ``` - 允许处理不同批次的输入数据 - 固定维度(如图像尺寸)无需声明 3. **ONNX版本选择**: - `opset_version=13`:推荐使用较新版本(当前最新为18) - 查看支持版本:`print(torch.onnx.producer_version)` ### 常见问题处理 1. **权重加载报错**: ```python # 尝试忽略不匹配的键 model.load_state_dict(checkpoint, strict=False) ``` 2. **输入尺寸不匹配**: ```python # 查看模型期望输入尺寸 print(model) # 或检查权重文件中的相关配置 ``` 3. **自定义算子支持**: - 若包含非标准操作,需注册自定义符号 ```python torch.onnx.register_custom_op_symbolic(...) ``` 4. **量化模型导出**: ```python model = torch.quantization.convert(model) ``` ### 验证工具 1. **Netron可视化**: - 下载地址:https://github.com/lutzroeder/netron - 直接打开ONNX文件查看计算图 2. **ONNX Runtime推理测试**: ```python ort_session = ort.InferenceSession(onnx_path) ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data} ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs) ```
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