python readnetfromonnx 实例

python readnetfromonnx 实例
在Python中，使用ONNX库可以轻松读取ONNX模型并将其转换为PyTorch模型。

以下是一个使用ONNX库读取ONNX模型并进行推断的示例代码。

首先，我们需要安装ONNX库。

可以使用以下命令在Python中安装ONNX库：
pip install onnx
接下来，我们需要一个ONNX模型文件。

可以从ONNX模型库
（/onnx/models）下载预训练的ONNX模型文件，或者使用自己训练的模型。

import onnx
import torch
import numpy as np
# 读取ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')
# 创建PyTorch模型
pytorch_model = onnx_to_pytorch(model)
# 导入PyTorch模型
pytorch_model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 设置模型为评估模式
pytorch_model.eval
# 创建测试输入
input_size = (1, 3, 224, 224)
input_data =
np.random.random(input_size).astype(np.float32)
# 将输入转换为PyTorch张量
input_tensor = torch.from_numpy(input_data)
# 运行推断
output = pytorch_model(input_tensor)
# 输出结果
print(output)
在上面的代码中，首先使用onnx.load函数加载ONNX模型。

然后，使用onnx_to_pytorch函数将ONNX模型转换为PyTorch模型。

接下来，使用torch.load函数加载预训练的PyTorch模型的权重。

然后，将PyTorch模型设置为评估模式，并创建一个测试输入。

将测试输入转换为PyTorch张量，然后使用PyTorch模型进行推断。

最后，打印输出结果。

请注意，这只是一个基本的示例，可以根据具体的需求进行修改和扩展。