python resnet 使用onnx推理

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mob64ca12e3a791 2024-08-01 12:25:04 ©著作权

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使用ONNX进行ResNet推理的Python教程

在深度学习的领域中，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的卷积神经网络架构。它可以有效地构建更深的网络，同时避免梯度消失的问题。通过将ResNet模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，我们可以在不同的深度学习框架中轻松进行推理。本文将引导您完成使用Python进行ResNet推理的步骤，并附上相关的代码示例。

什么是ONNX？

ONNX 是一种开放格式，用于表示深度学习模型，使得它们可以在不同的框架间进行互操作。通过将模型转换为ONNX格式，您可以利用更高效的推理引擎，例如ONNX Runtime，加速模型的推理速度，同时减少框架间的兼容性问题。

准备工作

在开始之前，您需要准备以下环境和库：

Python 3.x
PyTorch
ONNX
ONNX Runtime
NumPy
Matplotlib（可选，用于可视化）

您可以通过pip安装相关库：

pip install torch torchvision onnx onnxruntime numpy matplotlib

编写ResNet模型并导出为ONNX

首先，我们需要加载预训练的ResNet模型，并将其转换为ONNX格式。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval（)  # 切换到评估模式

# 创建一个伪随机输入以便导出模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出为ONNX格式
onnx_file = "resnet18.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_file, opset_version=11, 
                  input_names=['input'], output_names=['output'])
print(f"Model exported to {onnx_file}")

使用ONNX Runtime进行推理

一旦模型被成功导出为ONNX格式，您可以使用ONNX Runtime进行推理。下面的示例代码展示了如何加载模型并进行推理。

import onnxruntime as ort
import numpy as np
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 加载ONNX模型
onnx_model = ort.InferenceSession(onnx_file)

# 定义预处理函数
def preprocess(image_path):
    # 读取图像
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])
    return transform(image).unsqueeze(0).numpy()

# 进行推理
image_path = "your_image.jpg"  # 替换成你自己的图像路径
input_data = preprocess(image_path)
outputs = onnx_model.run(None, {onnx_model.get_inputs()[0].name: input_data})

# 显示输出
print('Predicted class scores:', outputs)

可视化推理结果

您可以使用Matplotlib库来可视化图像和对应的预测分数。

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化输入图像
image = Image.open(image_path)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title('Input Image')
plt.show()

# 可视化预测结果
plt.bar(range(len(outputs[0])), outputs[0])
plt.xlabel('Class Index')
plt.ylabel('Confidence Score')
plt.title('Output Class Scores')
plt.show()

旅行图

以下是一个简单的旅行图，描述了从模型创建到推理的过程。

journey
    title 模型推理过程
    section 准备模型
      创建ResNet模型: 5: 张三
      导出为ONNX格式: 4: 张三
    section 准备推理
      加载ONNX模型: 5: 李四
      图像预处理: 3: 李四
    section 进行推理
      推理计算: 4: 王五
      输出结果: 4: 王五

关系图

接下来是一个表示模型与数据之间关系的ER图。

erDiagram
    MODEL {
        string id
        string name
        string type
    }
    
    DATA {
        string id
        string image_path
        string label
    }

    MODEL ||--o{ DATA : works_with