pytorch模型部署onnx（pytorch模型部署 django）

编程日记 • 2026-01-19 15:57 • 阅读 1

好的，下面是详细的加载

pytorch 模型

并

转

换为

onnx 模型

的步骤示例。

1. 安装必要的库

首先需要安装

pytorch

和

onnx

库，可以使用以下命令安装：

 python !pip install torch==1.7.0 !pip install onnx ==1.8.0

2. 加载

pytorch 模型

假设我们已经训练好了一个

pytorch 模型

，并将其保存在了一个文件中，我们需要使用

pytorch

库加载

模型

并导出为

onnx 模型

。

 python import torch  # 加载 模型 model = torch.load('model.pth')  # 设置 模型 为评估模式 model.eval()

转

换为

onnx 模型

使用torch.

onnx

库将

pytorch 模型转

换为

onnx 模型

。

 python import torch. onnx # 输入变量的形状和名称 input_shape = (1, 3, 224, 224) input_names = ['input']  # 输出变量的形状和名称 output_shape = (1, 1000) output_names = ['output']  # 导出 模型 为 onnx 格式 torch. onnx .export(model, # 导出的 模型 torch.randn(*input_shape), # 输入数据 'model. onnx ', # 导出的文件名 input_names=input_names, # 输入变量的名称 output_names=output_names,# 输出变量的名称 opset_version=11) # onnx 的版本

4. 加载

onnx 模型

现在我们可以使用

onnx

库加载并运行

onnx 模型

了。

 python import onnx runtime  # 加载 模型 ort_session = onnx runtime.InferenceSession('model. onnx ')  # 输入数据 inputs = {'input': torch.randn(*input_shape).numpy()}  # 运行 模型 outputs = ort_session.run(output_names, inputs)  # 输出结果 print(outputs)

这就是加载

pytorch 模型

并

转

换为

onnx 模型

的详细示例。

今天的文章 pytorch模型部署onnx（pytorch模型部署 django）分享到此就结束了，感谢您的阅读。

pytorch模型部署onnx（pytorch模型部署 django）

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