onnx 获取每个层的输出

最新推荐文章于 2025-04-28 11:31:31 发布

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该代码段加载了一个名为truck-cls.onnx的ONNX模型，并进行推理。它遍历模型节点，获取每个节点的输出，并使用ONNXRuntime运行模型以得到各层的输出。特别是，它打印了名为Mul_106对应的输出173。此过程适用于分析和调试深度学习模型的中间层结果。

def get_out(input):
    # 加载模型

    model = onnx.load('weights/truck-cls.onnx')

    # 模型推理
    ori_output = copy.deepcopy(model .graph.output)
    # 输出模型每层的输出
    for node in model.graph.node:
        for output in node.output:
            model.graph.output.extend([onnx.ValueInfoProto(name=output)])
    ort_session = onnxruntime.InferenceSession(model.SerializeToString())
    ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input}
    ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
    #获取所有节点输出
    outputs = [x.name for x in ort_session.get_outputs()]
    # 生成字典，便于查找层对应输出
    ort_outs = OrderedDict(zip(outputs, ort_outs))
    print("Mul_106")
    print(ort_outs["173"])

input 为输出图片