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  • 今天小编就为大家分享一篇Pytorch模型转onnx模型实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • pytorch模型转ONNX模型

    千次阅读 2020-08-22 15:25:06
    pytorch模型转ONNX模型

    转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/john_bh/

    1. pth模型文件包含网络结构和权重参数

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import torch
    import torch.onnx
    
    def pth_2_ONNX(device,batch_size):
        model_path = r"./models/model1/resnet50.pth"
        model=torch.load(model_path).cuda()
        model.eval()
    
        input_shape = (1, 224, 224)  # 输入数据,改成自己的输入shape #renet
        example=torch.randn(batch_size,*input_shape).cuda() #生成张量    
    
        export_onnx_file = "./models/onnx/resnet50.onnx"  # 目的ONNX文件名    
        torch.onnx.export(model, example, export_onnx_file, verbose=True)
        # torch.onnx.export(model, example, export_onnx_file,\
        #                   opset_version = 10,\
        #                   do_constant_folding = True,  # 是否执行常量折叠优化\
        #                   input_names = ["input"],  # 输入名\
        #                   output_names = ["output"],  # 输出名\
        #                   dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"},# 批处理变量\
        #                     "output": {0: "batch_size"}})
    
    
    if __name__== "__main__":
        device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        print(device)
        batch_size=1
        pth_2_ONNX(device, batch_size)
    

    2. pth 模型文件只有模型权重参数

    import torch
    import torch.onnx
    from model import Net_resnet
    
    def pth_params_2_ONNX(device,batch_size):
        model = Net_resnet()  # 重新初始化网络
        model_path = r"./models/model1/model_resnet.pth"
        # model.load_state_dict(torch.load(model_path)['model_state_dict']).cuda()
        model.load_state_dict(torch.load(model_path)).cuda()
        model.eval()
    
        input_shape = (1, 224, 224)  # 输入数据,改成自己的输入shape #renet
        example = torch.randn(batch_size, *input_shape).cuda()  # 生成张量
    
        export_onnx_file = "./models/onnx/model_resnet.onnx"  # 目的ONNX文件名
        torch.onnx.export(model, example, export_onnx_file, verbose=True)
        # torch.onnx.export(model, example, export_onnx_file,\
        #                   opset_version = 10,\
        #                   do_constant_folding = True,  # 是否执行常量折叠优化\
        #                   input_names = ["input"],  # 输入名\
        #                   output_names = ["output"],  # 输出名\
        #                   dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"},# 批处理变量\
        #                     "output": {0: "batch_size"}})
    
    if __name__== "__main__":
        device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        print(device)
        batch_size=1
    
        pth_params_2_ONNX(device, batch_size)
    

    参考链接:

    1. PyTorch 官方文档
    展开全文
  • pytorch模型转ONNX模型(支持批处理)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-27 17:22:23
    本篇幅介绍pytorch模型转ONNX模型 一、pytorch模型保存/加载 有两种方式可用于保存/加载pytorch模型 1)文件中保存模型结构和权重参数 2)文件只保留模型权重. 1、文件中保存模型结构和权重参数 1)pytorch模型保存 ...

    本篇幅介绍pytorch模型转ONNX模型

    一、pytorch模型保存/加载

    有两种方式可用于保存/加载pytorch模型 1)文件中保存模型结构和权重参数 2)文件只保留模型权重.

    1、文件中保存模型结构和权重参数

    1)pytorch模型保存

    import torch
    torch.save(selfmodel,"save.pt")
    

    2)pytorch模型加载

    import torch
    torch.load("save.pt")
    

    2、文件只保留模型权重

    1)pytorch模型保存

    import torch
    torch.save(selfmodel.state_dict(),"save.pt")
    

    2)pytorch模型加载

    selfmodel.load_state_dict(torch.load("save.pt"))
    

    二、pytorch模型转ONNX模型

    1、文件中保存模型结构和权重参数

    import torch
    torch_model = torch.load("save.pt") # pytorch模型加载
    batch_size = 1  #批处理大小
    input_shape = (3,244,244)   #输入数据
    
    # set the model to inference mode
    torch_model.eval()
    
    x = torch.randn(batch_size,*input_shape)		# 生成张量
    export_onnx_file = "test.onnx"					# 目的ONNX文件名
    torch.onnx.export(torch_model,
                        x,
                        export_onnx_file,
                        opset_version=10,
                        do_constant_folding=True,	# 是否执行常量折叠优化
                        input_names=["input"],		# 输入名
                        output_names=["output"],	# 输出名
                        dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"},		# 批处理变量
                                        "output":{0:"batch_size"}})
    
    注:dynamic_axes字段用于批处理.若不想支持批处理或固定批处理大小,移除dynamic_axes字段即可.

    2、文件中只保留模型权重

    import torch
    torch_model = selfmodel()  					# 由研究员提供python.py文件
    batch_size = 1 								# 批处理大小
    input_shape = (3, 244, 244) 				# 输入数据
    
    # set the model to inference mode
    torch_model.eval()
    
    x = torch.randn(batch_size,*input_shape) 	# 生成张量
    export_onnx_file = "test.onnx" 				# 目的ONNX文件名
    torch.onnx.export(torch_model,
                        x,
                        export_onnx_file,
                        opset_version=10,
                        do_constant_folding=True,	# 是否执行常量折叠优化
                        input_names=["input"],		# 输入名
                        output_names=["output"],	# 输出名
                        dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"},	# 批处理变量
                                        "output":{0:"batch_size"}})
    
    

    链接:
    1)pytorch官方文档.

    展开全文
  • 把Caffe的模型转换为Pytorch模型

    千次阅读 多人点赞 2019-03-22 17:14:16
    本文将介绍从Caffe模型转为Pytorch模型的方法。详细介绍了Caffe中的卷积层、BatchNorm层的参数和对应的Pytorch代码。 把Caffe模型转换为pytorch模型 把Caffe模型转换为keras模型 把Caffe模型转换为tensorflow模型

    系列博客目录:Caffe转Pytorch模型系列教程 概述

    本文用的Caffe网络模型文件:SfSNet_deploy.prototxt(右键另存为)。这是一个很牛逼的模型,SfSNet_deploy.prototxt的定义也很长,本文就以它(SfSNet)为例,说明如何把Caffe网络手动转换为Pytorch网络。转换后的Pytorch代码地址:model.py(右键另存为)。

    一、可视化Caffe的网络模型

    可视化网络模型的好处是可以直观地看到网络模型,对网络模型能先有个大概的了解,再结合.prototxt文件,就能完整无误的把Caffe模型转换为Pytorch模型。在线网站要比本地可视化直观准确得多。在后面的实现过程中,请大家结合结合.prototxt和可视化结果来转换模型,很重要。

    1、在线网站

    打开网站http://ethereon.github.io/netscope/#/editor之后,把SfSNet_deploy.prototxt的内容粘贴到编辑框里,然后按Shift+Enter,右边的框就会出现网络模型。鼠标移动到右边的方块上时,会显示每层的参数。
    在这里插入图片描述

    2、本地可视化

    请参考:https://www.cnblogs.com/denny402/p/5106764.html

    二、SfSNet的第一部分

    在这里插入图片描述
    第一部分的网络结构图。Caffe模型中所有的操作都定义为层。

    1、网络名

    打开SfSNet_deploy.prototxt中,第一行是:

    name : "PS-Net"
    

    指定此网络的名称是"PS-Net"。

    2、输入层

    #data
    layer {
      name: "data"  # 名称,使用Caffe的Python接口时会用到这个。
      type: "Input" # 类型,为输入
      top: "data"   # “顶”,暂时可以理解为数据流向。
        input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 128 dim: 128 } }
    }
    

    此部分代码的输入层:shape=(1, 3, 128, 128)。 “#”后面是我添加的注释,之后也是如此。

    3、第一个卷积层conv1

    #C64
    layer {
      name: "conv1" 		# 层名
      type: "Convolution" 	# 类型:卷积
      bottom: "data" 		# 数据输入:data
      top: "conv1" 			# 数据输出:conv1
      param { 				# 权重 weight
      name : "c1_w" 			# 权重名
        lr_mult: 1 				# 权重学习率
        decay_mult: 1 			# 衰减系数
      }
      param {		 		# 偏置 bias
      name : "c1_b" 			# 偏置名
        lr_mult: 2 				# 偏置学习率
        decay_mult: 0 			# 衰减系数
      }
      convolution_param {	# 卷积层参数
        num_output: 64			# 卷积核个数,对应torch.nn.Conv2d的out_channels
        kernel_size: 7      	# 卷积核大小
        stride: 1 				# 步长大小
        pad: 3 					# padding大小
        weight_filler { 	# 权重初始化器参数
          type: "xavier" 		# 权重初始化器类型
        }
      }
    }
    

    以上就是一个卷积层的定义。Pytorch中,卷积层是:

    Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
    

    in_channels是输入卷积层的通道数,也就是data层中的“3”;out_channels对应num_output,也就是卷积核的个数:“64”;其他的就是一一对应。在Pytorch中,conv1就定义为:

    conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 7, 1, 3)
    

    4、第一个BN层bn1

    下图是Pytorch中BatchNorm完成的工作,“*”号左边的部分是使用E[x](均值)和Var[x](方差) 归一化x,乘以γ加上β是缩放x和平移x。Caffe中的BatchNorm层只完成了归一化x的工作,缩放和平移由Scale层完成,所以:BatchNorm(Pytorch)= BatchNorm(Caffe)+ Scale(Caffe)。
    在这里插入图片描述
    SfSNet只是使用了BatchNorm层,没有使用Scale层。所以使用Pytorch的BatchNorm层来替换Caffe中的层时,需要把nn.BatchNorm参数affine设置为True,且要把BatchNorm层的weight(相当于γ)设置为全1,bias(相当于β)设置为全0。如果affine=False,weight会被设置为范围在0~1之间的随机数,bias会被设置为0。 至于如何设置,将会在下一篇博客给出,本文只关注如何转换模型。给出bn1的.prototxt定义:

    layer {
      name: "bn1" 		# 层名
      type: "BatchNorm" # 类型:BatchNorm
      bottom: "conv1" 	# 数据输入:conv1
      top: "conv1" 		# 数据输出:conv1
      batch_norm_param {
        use_global_stats: false # 训练时为false,不使用保存的E[x]和Var[x]
      }
      param {
    	name : "b1_a"
        lr_mult: 0
      }
      param {
    	name: "b1_b"
        lr_mult: 0
      }
      param {
    	name: "b1_c"
        lr_mult: 0
      }
      include {
        phase: TRAIN # 训练时包含此层
      }
    }
    
    layer {
      name: "bn1"
      type: "BatchNorm"
      bottom: "conv1"
      top: "conv1"
      batch_norm_param {
        use_global_stats: true # 测试模型是使用保存的E[x]和Var[x]
      }
      param {
        name : "b1_a"
        lr_mult: 0
      }
      param {
        name : "b1_b"
        lr_mult: 0
      }
      param {
        name: "b1_c"
        lr_mult: 0
      }
      include {
        phase: TEST # 测试时包含此层
      }
    }
    

    bn1的输入和输出均为conv1,所以bn1是“In-Place”操作,把修改完的数据又存回了conv1。 可以发现,bn1层被定义了两次,主要差别是参数use_global_stats和phase。第一个定义是在训练网络(phase:TRAIN)时使用,第二个定义是在测试时(phase:TEST)时使用。Caffe的BatchNorm对应Pytorch中的BatchNorm2d,定义如下:

    BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    

    num_features是特征数量,数值和Conv2d的out_channels相同;eps是ϵ;affine默认为True,不要修改;track_running_stats=True 保持默认。所以bn1的对应的pytorch定义为:

    bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
    

    64对应out_channels。

    5、第一个Relu层relu1

    layer {
      name: "relu1" 	# 层名
      type: "ReLU"  	# 类型:relu
      bottom: "conv1" 	# 输入:conv1
      top: "conv1" 		# 输出:conv1
    }
    

    这是一个ReLU层的定义,也是一个in-Place层, 输入输出均为conv1。在Pytorch中,可以直接使用:

    torch.nn.functional.relu(conv1)
    

    6、第一部分的完整Pytorch代码

    上面只是简单的介绍了三个层,实际上只完成了:
    在这里插入图片描述
    这一小部分。但是我不再重复举例说明,而是直接给出第一部分模型的代码,相信读者可以举一反三,完成第一部分模型的转换。请读者先自行完成conv1到conv3的Pytorch代码,再和下面的比对。

    # coding=utf-8
    from __future__ import absolute_import, division, print_function
    import torch
    import torchvision
    import pickle as pkl
    from torch import nn
    import torch.nn.functional as F
    
    class SfSNet(nn.Module):  # SfSNet = PS-Net in SfSNet_deploy.prototxt
        def __init__(self):
            # C64
            super(SfSNet, self).__init__()
            # TODO 初始化器 xavier
            self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 7, 1, 3)
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
            # C128
            self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1)
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
            # C128 S2
            self.conv3 = nn.Conv2d(128, 128, 3, 2, 1)
    
        def forward(self, inputs):
            # C64
            x = F.relu(self.bn1(self.conv1(inputs)))
            # C128
            x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
            # C128 S2
            conv3 = self.conv3(x)
    

    二、SfSNet的残差块

    观察网络的可视化结果,可以发现有很多重复的结构(下面框框里面包着的),SfSNet的作者说它们是残差块(ResidualBlock),其实还是有丢丢区别的,不过不影响我们转换模型。这些重复的结构层数相同,参数相同,就是名字不一样,因此我把每个框框里面的结构实现为一个“ResidualBlock”,以便于重复利用,还能减少出错。
    在这里插入图片描述

    1、Caffe的Eltwise层

    layer {
      name: "nsum1" 	# 层名
      type: "Eltwise" 	# 类型:Eltwise
      bottom: "nconv1r" # 输入1:nconv1r
      bottom: "conv3" 	# 输入2:conv3
      top: "nsum1" 		# 输出:nsum1
      eltwise_param { 	# 操作类型
        operation: SUM 		# 求和
      }
    }
    

    顾名思义,Eltwise层就是逐元素的操作(相加、相减等等)。operation指定了类型是SUM(求和)。所以,此层就是将nconv1r和conv3求和,存到nsum1里面。

    2、实现一个“ResidualBlock”

    直接上代码:

    class ResidualBlock(nn.Module):
        def __init__(self, in_channel, out_channel):
            super(ResidualBlock, self).__init__()
            # nbn1/nbn2/.../nbn5 abn1/abn2/.../abn5
            self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channel)
            # nconv1/nconv2/.../nconv5 aconv1/aconv2/.../aconv5
            self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            # nbn1r/nbn2r/.../nbn5r abn1r/abn2r/.../abn5r
            self.bnr = nn.BatchNorm2d(out_channel)
            # nconv1r/nconv2r/.../nconv5r aconv1r/aconv2r/.../anconv5r
            self.convr = nn.Conv2d(out_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
    
        def forward(self, x):
            out = self.conv(F.relu(self.bn(x)))
            out = self.convr(F.relu(self.bnr(out)))
            # num1/nsum2/.../nsum5 aum1/asum2/.../asum5
            out += x 
            return out
    

    上面就是一个框框内的所有层,都定义在一个ResidualBlock内,并且可以重复使用。Eltwise层使用“+=”替代了,ReLU层使用“F.relu”替代了。接下来就举个例子,说明ResidualBlock怎么用:

    class SfSNet(nn.Module):  # SfSNet = PS-Net in SfSNet_deploy.prototxt
        def __init__(self):
            # C64
            super(SfSNet, self).__init__()
            # TODO 初始化器 xavier
            self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 7, 1, 3)
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
            # C128
            self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1)
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
            # C128 S2
            self.conv3 = nn.Conv2d(128, 128, 3, 2, 1)
            # ------------RESNET for normals------------
            # RES1
            self.n_res1 = ResidualBlock(128, 128)
            # RES2
            self.n_res2 = ResidualBlock(128, 128)
    
        def forward(self, inputs):
            # C64
            x = F.relu(self.bn1(self.conv1(inputs)))
            # C128
            x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
            # C128 S2
            conv3 = self.conv3(x)
            # ------------RESNET for normals------------
            # RES1
            x = self.n_res1(conv3)
            # RES2
            x = self.n_res2(x)
            return x
    

    三、反卷积层、Concat层、池化层以及全连接层

    1、反卷积层

    SfSNet中,还用到了反卷积层,分别为nup6和aup6。
    在这里插入图片描述
    在.prototxt中,一个反卷积层定义为:

    #CD128
    layer {
      name: "nup6" 			# 层名
      type: "Deconvolution" # 类型:Deconvolution
      bottom: "nsum5" 		# 输入:nsum5
      top: "nup6" 			# 输出:nup6
      convolution_param { 	# 卷积参数
        kernel_size: 4 			# 卷积核大小
        stride: 2 				# 步长
        num_output: 128 		# 输出特征数
        group: 128 				# group大小,不理解是啥意思,不过Pytorch中的反卷积层有同名参数,不慌,小场面
        pad: 1 					# padding大小
        weight_filler {  		# 权重初始化参数
           type: "bilinear"  		# 权重初始化器类型
        } 
        bias_term: false 		# 使用偏置:false为不使用
      }
      param { 				# 权重学习参数
        lr_mult: 0 				# 学习率:0
        decay_mult: 0 			# 学习率衰减率:0
      }
    }
    

    Pytorch中,反卷积层的定义为:

    ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1)
    

    in_channels为输入通道数,在SfSNet中是128;out_channels为输出通道数,也为128;groups对应.prototxt中的“group: 128 ”;bias要设置为false,因为“bias_term: false”,其他参数保持默认,所以,nup6的Pytorch代码为:

    aup6 = nn.ConvTranspose2d(128, 128, 4, 2, 1, groups=128, bias=False)
    

    2、Concat层

    #concat
    layer {
        name: "lconcat1" 	# 层名
        bottom: "nsum5"  	# 输入1:nsum5
        bottom: "asum5" 	# 输入2:asum5
        top: "lconcat1" 	# 输出:lconcat1
        type: "Concat" 		# 类型:lconcat1
        concat_param { 		# Concat参数
            axis: 1 		# 轴:连接(N, C, H, W)第二维,也就是C(channel)。当axis=0是,连接N,也就是一批的数量
        }
    }
    

    Pytorch里和Caffe中的Concat层对应的操作是:

    torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor
    

    tensors是Tenor组成的列表;dim对应axis;out保持默认。所以,lconcat1对应的Python代码就是:

    lconcat1 = torch.cat((nsum5, asum5), 1)
    

    感觉没毛病吧?大错特错!!!,让我们再次打开网络可视化之后的结果:
    在这里插入图片描述
    可以看到,lconcat1的两个输入明明是nrelu6r和arelu6r啊,难道是可视化结果错了?为啥.prototxt文件中写成num5和asum5呢?因为nbn6r/abn6r和nrelu6r/arelu6r都是“In-Place”操作(输入输出都是num5/asum5),计算完之后又存回num5/asum5了,所以.prototxt文件写成num5和asum5,实际应为nrelu6r/arelu6r处理后的结果。所以,lconcat1的Pytorch代码应为:

    lconcat1 = torch.cat((nrelu6r, arelu6r), 1)
    

    需要特别注意那种“In-Place”操作,要结合可视化图和.prototxt文件来完成模型的转换,免得走弯路啊啊啊啊啊。

    3、池化层

    layer {
        name: "lpool2r" 	# 层名
        type: "Pooling" 	# 类型:Pooling
        bottom: "lconv1" 	# 输入:lconv1
        top: "lpool2r" 		# 输出:lpool2r
        pooling_param { 	# 池化层参数
            pool: AVE 			# 池化类型:AVE,对应AvgPool2d;还有MAX,对应MaxPool2d.
            kernel_size: 64 	# 池化核大小
        }
    }
    

    上面就是池化层的定义。在Pytorch中,上述池化层的对应:

    AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)
    

    kernel_size是池化核大小;其他参数不做说明。lpool2r对应的Pytorch代码为:

    lpool2r = nn.AvgPool2d(64)
    

    如果“pool: AVE”里的“AVE”换成“MAX”,那么lpool2r对应的Pytorch代码为:

    lpool2r = nn.MaxPool2d(64)
    

    4、全连接层

    layer {
        name: "fc_light" # 层明
        type: "InnerProduct" 	# 类型:InnerProduct,也就是全连接层
        bottom: "lpool2r" 		# 输入:lpool2r
        top: "fc_light" 		# 输出:fc_light
        param { 				# 权重参数
            lr_mult: 1
            decay_mult: 1
        }
        param { 				# 偏置参数
            lr_mult: 2
            decay_mult: 0
        }
        inner_product_param { 	# 全连接层参数
    	    num_output: 27 			# 输出通道数:27
    	    weight_filler { 		# 权重初始化器参数
    	        type: "gaussian" 		# 类型:gaussian
    	        std: 0.005 				# 标准差:0.005
    	    }
    	    bias_filler { 			# 偏置初始化参数
    	        type: "constant" 		# 类型:constant
    	        value: 1		 		# 值:1
    	    }
        }
    }
    

    越写到后面越不想写,这篇博客都编辑了五六个小时了(哭,还是坚持写完吧)。上面就是全连接层fc_light的定义,在Pytorch中,对应的层是:

    Linear(in_features, out_features, bias=True)
    

    fc_light对应的Pytorch代码为:

    fc_light = nn.Linear(128, 27)
    

    等等!!!fc_light前面不是一个lpool2r层吗?
    在这里插入图片描述
    lpool2r层的输出形状是(1, 128, 1, 1),也就是四维啊,全连接层前面应该是一维的啊,所以在Pytorch的模型的forward函数里,还需要reshape(调整为[1, 128]) lpool2r的结果:

    class SfSNet(nn.Module):
    	def __init__(self):
    		...
    	def forward(self, inputs):
    		...
    		x = self.lpool2r(x)
    		# 调整输出的shape
            x = x.view(-1, 128)
            # fc_light
            light = self.fc_light(x)
    

    四、总结

    • 不懂的多查多看!
    • 转换模型要结合.prototxt和可视化结果。
    展开全文
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