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终极ONNX转PyTorch工具：onnx2torch完全指南 — 从安装到部署的一站式解决方案

【免费下载链接】onnx2torchConvert ONNX models to PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx2torch

onnx2torch是一款强大的ONNX转PyTorch工具，它让模型转换过程变得简单高效。无论是深度学习爱好者还是专业开发者，都能通过这个工具轻松实现ONNX模型到PyTorch模型的转换，为模型部署和进一步优化提供便利。

🚀 为什么选择onnx2torch？

onnx2torch作为一款优秀的ONNX转PyTorch工具，具有以下显著优势：

• 简单易用：只需调用convert函数就能完成ONNX模型的转换，无需复杂的配置和操作。
• 易于扩展：可以编写自定义的PyTorch层，并通过@add_converter进行注册，满足特定的转换需求。
• 双向转换：支持将转换后的PyTorch模型通过torch.onnx.export函数转换回ONNX格式，方便模型的跨框架使用。

💻 快速安装步骤

安装onnx2torch非常简单，你可以选择使用pip或conda进行安装。

使用pip安装

pip install onnx2torch

使用conda安装

conda install -c conda-forge onnx2torch

📝 详细使用教程

模型转换

onnx2torch提供了两种模型转换方式，你可以根据自己的需求选择。

通过模型路径转换

import torch from onnx2torch import convert # Path to ONNX model onnx_model_path = "/some/path/mobile_net_v2.onnx" torch_model_1 = convert(onnx_model_path)

通过加载的ONNX模型转换

import onnx import torch from onnx2torch import convert onnx_model_path = "/some/path/mobile_net_v2.onnx" onnx_model = onnx.load(onnx_model_path) torch_model_2 = convert(onnx_model)

模型执行

转换后的PyTorch模型可以像原始的PyTorch模型一样执行，下面是一个简单的执行示例：

import onnxruntime as ort # Create example data x = torch.ones((1, 2, 224, 224)).cuda() out_torch = torch_model_1(x) ort_sess = ort.InferenceSession(onnx_model_path) outputs_ort = ort_sess.run(None, {"input": x.numpy()}) # Check the Onnx output against PyTorch print(torch.max(torch.abs(outputs_ort - out_torch.detach().numpy()))) print(np.allclose(outputs_ort, out_torch.detach().numpy(), atol=1.0e-7))

📊 支持的模型类型

onnx2torch已经对多种常见模型进行了测试，包括以下类型：

分割模型

• DeepLabV3+
• DeepLabV3 ResNet-50 (TorchVision)
• HRNet
• UNet (TorchVision)
• FCN ResNet-50 (TorchVision)
• LRASPP MobileNetV3 (TorchVision)

检测模型（来自MMdetection）

• SSDLite with MobileNetV2 backbone
• RetinaNet R50
• SSD300 with VGG backbone
• YOLOv3 d53
• YOLOv5

分类模型（来自TorchVision）

• ResNet-18
• ResNet-50
• MobileNetV2
• MobileNetV3 Large
• EfficientNet-B{0, 1, 2, 3}
• WideResNet-50
• ResNext-50
• VGG-16
• GoogLeNet
• MnasNet
• RegNet

Transformer模型

• ViT
• Swin
• GPT-J

目前支持的操作列表可以在operators.md中找到。

🔧 如何添加新操作到转换器

如果你需要转换的ONNX模型包含onnx2torch尚未支持的操作，你可以按照以下方式添加新操作。

对于PyTorch和ONNX支持且行为相同的操作

以Relu为例：

@add_converter(operation_type="Relu", version=6) @add_converter(operation_type="Relu", version=13) @add_converter(operation_type="Relu", version=14) def _(node: OnnxNode, graph: OnnxGraph) -> OperationConverterResult: return OperationConverterResult( torch_module=nn.ReLU(), onnx_mapping=onnx_mapping_from_node(node=node), )

对于行为不同的操作

以ScatterND为例，需要自定义模块和转换逻辑。

🔄 Opset版本 workaround

如果你使用的模型是旧版本的opset，可以尝试以下方法进行转换：

import onnx from onnx import version_converter import torch from onnx2torch import convert # Load the ONNX model. model = onnx.load("model.onnx") # Convert the model to the target version. target_version = 13 converted_model = version_converter.convert_version(model, target_version) # Convert to torch. torch_model = convert(converted_model) torch.save(torch_model, "model.pt")

注意：仅当模型无法使用现有opset版本转换为PyTorch时才使用此方法，结果可能会有所不同。

📚 总结

onnx2torch作为一款简单易用、功能强大的ONNX转PyTorch工具，为深度学习模型的转换和部署提供了极大的便利。通过本文的介绍，你已经了解了它的安装方法、使用教程、支持的模型类型以及如何添加新操作等内容。希望你能充分利用onnx2torch，让你的模型转换工作更加高效！

【免费下载链接】onnx2torchConvert ONNX models to PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx2torch