1. pytorch模型转换到onnx模型

2.运行onnx模型

3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果

 我这里重点是第一点和第二点，第三部分  比较容易

首先你要安装 依赖库：onnx 和 onnxruntime，

pip install onnx
pip install onnxruntime 进行安装

也可以使用清华源镜像文件安装  速度会快些。

开始：

1. pytorch模型转换到onnx模型

pytorch 转 onnx 仅仅需要一个函数 torch.onnx.export 

torch.onnx.export(model, args, path, export_params, verbose, input_names, output_names, do_constant_folding, dynamic_axes, opset_version)

参数说明：

• model——需要导出的pytorch模型
• args——模型的输入参数，满足输入层的shape正确即可。
• path——输出的onnx模型的位置。例如‘yolov5.onnx’。
• export_params——输出模型是否可训练。default=True，表示导出trained model，否则untrained。
• verbose——是否打印模型转换信息。default=False。
• input_names——输入节点名称。default=None。
• output_names——输出节点名称。default=None。
• do_constant_folding——是否使用常量折叠，默认即可。default=True。
• dynamic_axes——模型的输入输出有时是可变的，如Rnn，或者输出图像的batch可变，可通过该参数设置。如输入层的shape为（b，3，h，w），batch，height，width是可变的，但是chancel是固定三通道。
  格式如下 ：
  1)仅list(int) dynamic_axes={‘input’:[0,2,3],‘output’:[0,1]}
  2)仅dict<int, string> dynamic_axes={‘input’:{0:‘batch’,2:‘height’,3:‘width’},‘output’:{0:‘batch’,1:‘c’}}
  3)mixed dynamic_axes={‘input’:{0:‘batch’,2:‘height’,3:‘width’},‘output’:[0,1]}
• opset_version——opset的版本，低版本不支持upsample等操作。

转化代码：参考1：

import torch
import torch.nn
import onnx
 
model = torch.load('best.pt')
model.eval()
 
input_names = ['input']
output_names = ['output']
 
x = torch.randn(1,3,32,32,requires_grad=True)
 
torch.onnx.export(model, x, 'best.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, verbose='True')

 参考2：PlainC3AENetCBAM 是网络模型，如果你没有自己的网络模型，可能成功不了

import io
import torch
import torch.onnx
from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM
 
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
def test():
  model = PlainC3AENetCBAM()
  
  pthfile = r'/home/joy/Projects/models/emotion/PlainC3AENet.pth'
  loaded_model = torch.load(pthfile, map_location='cpu')
  # try:
  #   loaded_model.eval()
  # except AttributeError as error:
  #   print(error)
 
  model.load_state_dict(loaded_model['state_dict'])
  # model = model.to(device)
 
  #data type nchw
  dummy_input1 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
  # dummy_input2 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
  # dummy_input3 = torch.randn(1, 3, 64, 64)
  input_names = [ "actual_input_1"]
  output_names = [ "output1" ]
  # torch.onnx.export(model, (dummy_input1, dummy_input2, dummy_input3), "C3AE.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
  torch.onnx.export(model, dummy_input1, "C3AE_emotion.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
 
if __name__ == "__main__":
 test()

直接将PlainC3AENetCBAM替换成需要转换的模型，然后修改pthfile，输入和onnx模型名字然后执行即可。

注意：上面代码中注释的dummy_input2，dummy_input3，torch.onnx.export对应的是多个输入的例子。

在转换过程中遇到的问题汇总

RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible

在转换过程中遇到RuntimeError: Failed to export an ONNX attribute, since it's not constant, please try to make things (e.g., kernel size) static if possible的错误。

我成功的案例，我直接把我训练的网络贴上，成功转换，没有from **   import 模型名词这么委婉，合法，我的比较粗暴

import torch
import torch.nn
import onnx
from torchvision import transforms
import torch.nn as nn
from torch.nn import Sequential

# 添加模型

# 设置数据转换方式
preprocess_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 把数据转换为张量（Tensor）
    transforms.Normalize(  # 标准化，即使数据服从期望值为 0，标准差为 1 的正态分布
        mean=[0.5, ],  # 期望
        std=[0.5, ]  # 标准差
    )
])

class CNN(nn.Module):  # 从父类 nn.Module 继承
    def __init__(self):  # 相当于 C++ 的构造函数
        # super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法，是用来解决多重继承问题的
        super(CNN, self).__init__()

        # 第一层卷积层。Sequential(意为序列) 括号内表示要进行的操作
        self.conv1 = Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )

        # 第二卷积层
        self.conv2 = Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )

        # 全连接层（Dense，密集连接层）
        self.dense = Sequential(
            nn.Linear(7 * 7 * 128, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(1024, 10)
        )

    def forward(self, x):  # 正向传播
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.conv2(x1)
        x = x2.view(-1, 7 * 7 * 128)
        x = self.dense(x)
        return x

# 训练
# 训练和参数优化

# 定义求导函数
def get_Variable(x):
    x = torch.autograd.Variable(x)  # Pytorch 的自动求导
    # 判断是否有可用的 GPU
    return x.cuda() if torch.cuda.is_available() else x


# 判断是否GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# device1 = torch.device('cpu')
# 定义网络
model = CNN()




loaded_model = torch.load('save_model/model.pth', map_location='cuda:0')
model.load_state_dict(loaded_model)
model.eval()

input_names = ['input']
output_names = ['output']

# x = torch.randn(1,3,32,32,requires_grad=True)
x = torch.randn(1, 1, 28, 28, requires_grad=True)  # 这个要与你的训练模型网络输入一致。我的是黑白图像

torch.onnx.export(model, x, 'save_model/model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, verbose='True')

前提是你要准备好*.pth模型保持文件

输出结果：

graph(%input : Float(1, 1, 28, 28, strides=[784, 784, 28, 1], requires_grad=1, device=cpu),
      %dense.0.weight : Float(1024, 6272, strides=[6272, 1], requires_grad=1, device=cpu),
      %dense.0.bias : Float(1024, strides=[1], requires_grad=1, device=cpu),
      %dense.3.weight : Float(10, 1024, strides=[1024, 1], requires_grad=1, device=cpu),
      %dense.3.bias : Float(10, strides=[1], requires_grad=1, device=cpu),
      %33 : Float(64, 1, 3, 3, strides=[9, 9, 3, 1], requires_grad=0, device=cpu),
      %34 : Float(64, strides=[1], requires_grad=0, device=cpu),
      %36 : Float(128, 64, 3, 3, strides=[576, 9, 3, 1], requires_grad=0, device=cpu),
      %37 : Float(128, strides=[1], requires_grad=0, device=cpu)):
  %input.4 : Float(1, 64, 28, 28, strides=[50176, 784, 28, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Conv[dilations=[1, 1], group=1, kernel_shape=[3, 3], pads=[1, 1, 1, 1], strides=[1, 1]](%input, %33, %34) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py:443:0
  %21 : Float(1, 64, 28, 28, strides=[50176, 784, 28, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Relu(%input.4) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1442:0
  %input.8 : Float(1, 64, 14, 14, strides=[12544, 196, 14, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::MaxPool[kernel_shape=[2, 2], pads=[0, 0, 0, 0], strides=[2, 2]](%21) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:797:0
  %input.16 : Float(1, 128, 14, 14, strides=[25088, 196, 14, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Conv[dilations=[1, 1], group=1, kernel_shape=[3, 3], pads=[1, 1, 1, 1], strides=[1, 1]](%input.8, %36, %37) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py:443:0
  %25 : Float(1, 128, 14, 14, strides=[25088, 196, 14, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Relu(%input.16) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1442:0
  %26 : Float(1, 128, 7, 7, strides=[6272, 49, 7, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::MaxPool[kernel_shape=[2, 2], pads=[0, 0, 0, 0], strides=[2, 2]](%25) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:797:0
  %27 : Long(2, strides=[1], device=cpu) = onnx::Constant[value=   -1  6272 [ CPULongType{2} ]]() # E:/paddle_project/Pytorch_Imag_Classify/zifu_fenlei/CNN/pt模型转onnx模型.py:51:0
  %28 : Float(1, 6272, strides=[6272, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Reshape(%26, %27) # E:/paddle_project/Pytorch_Imag_Classify/zifu_fenlei/CNN/pt模型转onnx模型.py:51:0
  %input.20 : Float(1, 1024, strides=[1024, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Gemm[alpha=1., beta=1., transB=1](%28, %dense.0.weight, %dense.0.bias) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py:103:0
  %input.24 : Float(1, 1024, strides=[1024, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Relu(%input.20) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1442:0
  %output : Float(1, 10, strides=[10, 1], requires_grad=1, device=cpu) = onnx::Gemm[alpha=1., beta=1., transB=1](%input.24, %dense.3.weight, %dense.3.bias) # D:\ProgramData\Anaconda3\envs\openmmlab\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py:103:0
  return (%output)

输出结果的device  是CPU，模型加载的时候是GPU。这就是转换的意义吧

2.运行onnx模型

import onnx
import onnxruntime as ort
 
model = onnx.load('best.onnx')
onnx.checker.check_model(model)
 
session = ort.InferenceSession('best.onnx')
x=np.random.randn(1,3,32,32).astype(np.float32)  # 注意输入type一定要np.float32!!!!!
# x= torch.randn(batch_size,chancel,h,w)
 
 
outputs = session.run(None,input = { 'input' : x })

参考：

Pytorch模型转onnx模型实例_python_脚本之家 (jb51.net)

pytorch模型转onnx模型的方法详解_python_脚本之家 (jb51.net)