Pytorch to ONNX

import torch
from pnasnet import PNASNet5Large
from torch.autograd import Variablemodel = PNASNet5Large(50)
m = torch.load('pnas_meitu_001-9708.pt')
model.load_state_dict(m)
model.train(False)x = Variable(torch.randn(1, 3, 331, 331))
y = model(x)
torch_out = torch.onnx._export(model,  # model being runx,  # model input (or a tuple for multiple inputs)"pnas.onnx",  # where to save the modelexport_params=True)

ONNX to Caffe2

直接运行

import onnx
import caffe2.python.onnx.backend as bc
import numpy as npx = np.zeros((1, 3, 331, 331)).astype(np.float32)
model = onnx.load("pnas.onnx")
out = bc.run_model(model, [x])

或者直接转成caffe2的model

convert-onnx-to-caffe2 assets/squeezenet.onnx --output predict_net.pb --init-net-output init_net.pb

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