ph-pth-onnx

本文主要是介绍ph-pth-onnx，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

import torch
import torchvision.models as models# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
model.eval()# 示例输入
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)# 将模型转换为 TorchScript
script_model = torch.jit.trace(model, example_input)# 保存 TorchScript 模型
script_model.save("resnet_script_model.pt")

import torch
from torchvision.models import resnet# 构建相应的模型架构
model = resnet.resnet50()  # 根据你的模型类型进行修改# 加载 TorchScript 模型的参数权重
model.load_state_dict(torch.jit.load("resnet_script_model.pt").state_dict())# 保存为.pth格式
torch.save(model.state_dict(), "resnet_model.pth")# 加载预训练的 ResNet 模型
# model = models.resnet50(pretrained=False)  # 这里使用了一个预训练的 ResNet-50 模型，你可以根据自己的模型类型进行修改# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load("resnet_model.pth"))# 设置模型为评估模式
model.eval()# 示例输入
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)# 导出为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, example_input, "resnet_model.onnx", export_params=True, opset_version=12)

这篇关于ph-pth-onnx的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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