torch.onnx.ExportOutput 클래스 사용

2024-04-02

PyTorch에서 ONNX와 관련된 torch.onnx.ExportOutput 프로그래밍

ExportOutput 클래스는 다음과 같은 속성을 가지고 있습니다:

  • output: 모델 출력 텐서
  • dynamic_axes: 모델의 동적 축을 나타내는 딕셔너리
  • export_params: 모델 매개변수를 내보낼지 여부를 나타내는 불리언 값
  • input_names: 모델 입력 이름 목록

ExportOutput 클래스를 사용하여 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 내보내려면 다음 단계를 수행해야 합니다.

  1. 모델을 정의하고 학습합니다.
  2. torch.onnx 모듈을 가져옵니다.
  3. torch.onnx.export() 함수를 사용하여 모델을 ONNX 형식으로 내보냅니다.
  4. ExportOutput 클래스를 사용하여 모델 출력, 동적 축, 매개변수, 입력 및 출력 이름을 지정합니다.

다음은 torch.onnx.ExportOutput 클래스를 사용하는 예시입니다.

import torch
import torch.onnx

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 모델 학습

# 모델을 ONNX 형식으로 내보내기
torch.onnx.export(model,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"},
                                "output": {0: "batch_size"}},
                  export_params=True,
                  opset_version=13,
                  file_name="my_model.onnx")

이 코드는 MyModel 클래스를 정의하고 학습합니다. 그런 다음 torch.onnx.export() 함수를 사용하여 모델을 my_model.onnx라는 이름의 ONNX 파일로 내보냅니다. ExportOutput 클래스를 사용하여 모델 출력, 동적 축, 매개변수, 입력 및 출력 이름을 지정합니다.



예제 코드

import torch
import torch.onnx

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 모델 학습

# 모델을 ONNX 형식으로 내보내기
torch.onnx.export(model,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"},
                                "output": {0: "batch_size"}},
                  export_params=True,
                  opset_version=13,
                  file_name="my_model.onnx")

이 코드는 MyModel 클래스를 정의하고 학습합니다. 그런 다음 torch.onnx.export() 함수를 사용하여 모델을 my_model.onnx라는 이름의 ONNX 파일로 내보냅니다. ExportOutput 클래스를 사용하여 모델 출력, 동적 축, 매개변수, 입력 및 출력 이름을 지정합니다.

설명:

  • model: 학습된 PyTorch 모델
  • opset_version: ONNX opset 버전
  • file_name: 내보낼 ONNX 파일 이름

참고:

  • 이 코드는 PyTorch 1.8 이상에서 실행해야 합니다.


PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 대체 방법

torch.onnx.export() 함수는 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 가장 간단한 방법입니다. 이 함수는 다음과 같은 인수를 받습니다.

다음은 torch.onnx.export() 함수를 사용하는 예시입니다.

import torch
import torch.onnx

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 모델 학습

# 모델을 ONNX 형식으로 내보내기
torch.onnx.export(model,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  file_name="my_model.onnx")

torch.jit.trace() 함수는 모델을 추론 그래프로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 이 추론 그래프는 ONNX 형식으로 내보낼 수 있습니다. 다음은 torch.jit.trace() 함수를 사용하는 예시입니다.

import torch
import torch.jit
import torch.onnx

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 모델 학습

# 모델을 추론 그래프로 변환
traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs=torch.randn(1, 10))

# 추론 그래프를 ONNX 형식으로 내보내기
torch.onnx.export(traced_model,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  file_name="my_model.onnx")

ONNX Runtime은 ONNX 모델을 실행하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. ONNX Runtime에는 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 도구가 포함되어 있습니다. 다음은 ONNX Runtime을 사용하여 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 예시입니다.

onnxruntime --convert-model model.onnx --input-format pytorch --output-format onnx

결론

PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 몇 가지 방법이 있습니다. torch.onnx.ExportOutput 클래스는 모델 출력, 동적 축, 매개변수, 입력 및 출력 이름을 지정하는 데 유용합니다. torch.onnx.export() 함수는 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 가장 간단한 방법입니다. torch.jit.trace() 함수는 모델을 추론 그래프로 변환하는 데 사용할 수 있으며, 이 추론 그래프는 ONNX 형식으로 내보낼 수 있습니다. ONNX Runtime은 ONNX 모델을 실행하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 프레임워크이며 PyTorch 모델




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