resnet18下载与保存,转换为ONNX模型,导出 .wts 格式的权重文件

1.download and save to 'resnet18.pth' file:

复制代码
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import torchvision

def main():
    print('cuda device count: ', torch.cuda.device_count())
    net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
    #net.fc = nn.Linear(512, 2)
    net = net.to('cuda:0')
    net.eval()
    print(net)
    tmp = torch.ones(2, 3, 224, 224).to('cuda:0')
    out = net(tmp)
    print('resnet18 out:', out.shape)
    torch.save(net, "resnet18.pth")

if __name__ == '__main__':
    main()

this 'resnet18.pth' file contains the model structure and weights.

2.load the .pth file and transform it to ONNX format:

复制代码
import torch

def main():
    
    model = torch.load('resnet18.pth')
    # model.eval()
    inputs = torch.randn(1,3,224,224)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    inputs = inputs.to(device)
    torch.onnx.export(model,inputs, 'resnet18_trtpose.onnx',training=2)
    
if __name__ == '__main__':
    main()

3.load and read the .pth file, extract the weights of the model to a .wts file

复制代码
import torch
from torch import nn
import torchvision
import os
import struct
from torchsummary import summary

def main():
    print('cuda device count: ', torch.cuda.device_count())
    net = torch.load('resnet18.pth')
    net = net.to('cuda:0')
    net.eval()
    print('model: ', net)
    #print('state dict: ', net.state_dict().keys())
    tmp = torch.ones(1, 3, 224, 224).to('cuda:0')
    print('input: ', tmp)
    out = net(tmp)
    print('output:', out)

    summary(net, (3,224,224))
    #return
    f = open("resnet18.wts", 'w')
    f.write("{}\n".format(len(net.state_dict().keys())))
    for k,v in net.state_dict().items():
        print('key: ', k)
        print('value: ', v.shape)
        vr = v.reshape(-1).cpu().numpy()
        f.write("{} {}".format(k, len(vr)))
        for vv in vr:
            f.write(" ")
            f.write(struct.pack(">f", float(vv)).hex())
        f.write("\n")

if __name__ == '__main__':
    main()
相关推荐
谷粒.1 小时前
Cypress vs Playwright vs Selenium:现代Web自动化测试框架深度评测
java·前端·网络·人工智能·python·selenium·测试工具
小糖学代码8 小时前
LLM系列:1.python入门:3.布尔型对象
linux·开发语言·python
Data_agent8 小时前
1688获得1688店铺详情API,python请求示例
开发语言·爬虫·python
小毅&Nora9 小时前
【人工智能】【深度学习】 ⑦ 从零开始AI学习路径:从Python到大模型的实战指南
人工智能·深度学习·学习
牛阿大9 小时前
关于前馈神经网络
人工智能·深度学习·神经网络
周杰伦fans9 小时前
pycharm之gitignore设置
开发语言·python·pycharm
weixin_4624462310 小时前
【原创实践】python 获取节假日列表 并保存为excel
数据库·python·excel
白日做梦Q10 小时前
深度学习与机器学习的3个关键区别
人工智能·深度学习·机器学习
计算机毕设匠心工作室10 小时前
【python大数据毕设实战】全球大学排名数据可视化分析系统、Hadoop、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、数据可视化、机器学习、实战教学
后端·python·mysql
别叫我->学废了->lol在线等10 小时前
演示 hasattr 和 ** 解包操作符
开发语言·前端·python