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以往我们将Torch模型转换为ncnn模型#xff0c;通常需经过Torch–onnx#xff0c;onnx–ncnn两个过程。但经常会出现某些算子不支持的问题。 ncnn作者针对该问题#xff0c;直接开发一个Torch直接转换ncnn模型的工具 (PNNX)#xff0c;以下为相关介绍及使…1. 引言
以往我们将Torch模型转换为ncnn模型通常需经过Torch–onnxonnx–ncnn两个过程。但经常会出现某些算子不支持的问题。 ncnn作者针对该问题直接开发一个Torch直接转换ncnn模型的工具 (PNNX)以下为相关介绍及使用方法。
2. 介绍
PyTorch神经网络eXchangePNNX是PyTorch模型互操作性的开放标准。PNNX为PyTorch提供了一种开放的模型格式。它定义了计算图以及严格匹配PyTorch的高级运算符。
3. 使用
3.1 安装
Windows/Linux/macOS 64bitpython 3.7 or later
pip3 install pnnx从下述链接下载pnnx预编译包 https://github.com/pnnx/pnnx/releases
此包包括所需的所有二进制文件。它是可移植的因此不需要CUDA或PyTorch运行时环境
3.2 使用 PyTorch 导出 TorchScript 格式模型
导出torchscript模型文件
第一步是从 PyTorch 导出 TorchScript 模型 例如 mobilenet_v2 这一经典的网络: save_net.py:
import torch
import torchvision.models as models#net models.resnet18(pretrainedTrue)
net models.mobilenet_v2(pretrainedTrue)
net net.eval()x torch.rand(1, 3, 224, 224)mod torch.jit.trace(net, x)
torch.jit.save(mod, mobilenet_v2.pt)执行可得到模型文件 mobilenet_v2.pt。
3.3 用PNNX把torchscript模型转为ncnn模型
./pnnx mobilenet_v2.pt inputshape[1,3,224,224]
运行后会生成下列文件
mobilenet_v2.pnnx.param PNNX graph definitionmobilenet_v2.pnnx.bin PNNX model weightmobilenet_v2_pnnx.py PyTorch script for inference, the python code - for model construction and weight initializationmobilenet_v2.pnnx.onnx PNNX model in onnx formatmobilenet_v2.ncnn.param ncnn graph definitionmobilenet_v2.ncnn.bin ncnn model weightmobilenet_v2_ncnn.py pyncnn script for inference
3.4 模型可视化
直接用 netron 查看即可
4. 参考
https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/121331430 https://zhuanlan.zhihu.com/p/427620428 https://zhuanlan.zhihu.com/p/427512763 https://github.com/pnnx/pnnx
