pytorch 与 onnx安装

本文探讨了在不同环境下配置程序查找路径的方法,如使用huan环境变量,并讲解了如何在Anaconda中管理CUDA版本,避免不同库间的package冲突。同时,提供了pip和conda安装特定包的示例,如ONNX、PyTorch和torchvision。
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1、which protoc是按照huan环境变量查找可执行程序;

2、ananconda 应该不会安装cuda的不同版本,如果需要不同版本,可以安装多个版本的cuda,程序回到不同的文件路径下去找cuda

3、conda install 最好不好加-c 和conda-forge, 因为这个是在该库下装软件,不同的库之间的package可能会有冲突;

 

pip install onnx

which pip

conda install pytorch torchvision -c pytorch

python

conda install future

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

PyTorch 环境中安装和配置 ONNX,主要涉及以下几个步骤: ### 1. 安装 ONNX ONNX 可以通过 `pip` 或 `conda` 进行安装。建议使用 `pip` 安装最新版本的 ONNX: ```bash pip install onnx ``` 如果使用 Anaconda 环境,则可以使用以下命令: ```bash conda install -c conda-forge onnx ``` 安装完成后,可以通过以下代码验证 ONNX 是否安装成功: ```python import onnx print('ONNX 版本', onnx.__version__) ``` ### 2. 安装 ONNX Runtime ONNX Runtime 是用于运行 ONNX 模型的推理引擎。同样可以通过 `pip` 或 `conda` 安装: ```bash pip install onnxruntime ``` 如果需要 GPU 支持,则可以安装 `onnxruntime-gpu`: ```bash pip install onnxruntime-gpu ``` 验证 ONNX Runtime 是否安装成功: ```python import onnxruntime as ort print('ONNX Runtime 版本', ort.__version__) ``` ### 3. 配置 PyTorchONNX 的转换 PyTorch 提供了内置的 ONNX 导出功能,可以将训练好的模型转换为 ONNX 格式。以下是一个示例代码,展示如何将模型转换为 ONNX 格式: ```python import torch # 假设 model 是已经定义好的 PyTorch 模型 model = ... # 加载模型 model.eval() # 设置为评估模式 # 创建一个虚拟输入张量(batch_size=1, channels=3, height=256, width=256) x = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 导出模型为 ONNX 格式 torch.onnx.export( model, x, "model.onnx", opset_version=11, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` ### 4. 验证导出的 ONNX 模型 可以使用 ONNX Runtime 运行导出的模型,并验证其输出是否原始 PyTorch 模型一致: ```python import numpy as np import onnxruntime as ort # 使用 ONNX Runtime 运行模型 ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx") outputs = ort_session.run( None, {'input': x.numpy()} ) # 对比 ONNX Runtime 和 PyTorch 的输出 torch_output = model(x).detach().numpy() np.testing.assert_allclose(torch_output, outputs[0], rtol=1e-03, atol=1e-05) print("Exported model has been tested with ONNXRuntime, and the result looks good!") ``` ### 5. 环境配置建议 根据经验,以下是一个稳定的环境配置,适用于 PyTorch、CUDA 和 ONNX 的组合: - PyTorch 1.7.1 - CUDA 11.0.03 - cuDNN 8.0.2.39 - ONNX 1.9 - ONNX Runtime (或 ONNX Runtime-GPU) 1.8.0 如果使用更高版本的 PyTorchONNX,需要确保兼容性,尤其是 ONNX Runtime 的版本应 ONNX 模型的 opset 版本保持一致。 ---
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