【.pth模型转换为.onnx模型】模型转换英特尔神经计算棒树莓派

转换代码

注意点：要根据你的代码进行修改，修改最初的包等

import torch
from models.with_mobilenet import PoseEstimationWithMobileNet
from modules.load_state import load_state
from action_detect.net import NetV2def convert_onnx():print('start!!!')device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'#model_path = '/home/pi/xg_openpose_fall_detect-master/weights/checkpoint_iter_370000.pth' #这是我们要转换的模型model = PoseEstimationWithMobileNet().to(device)checkpoint = torch.load(r'E:/xg_openpose_fall_detect-master/weights/checkpoint_iter_370000.pth', map_location='cpu')load_state(model, checkpoint)model.to(device)model.eval()dummy_input = torch.randn(1,3,256,456).to(device)#输入大小   #data type nchwonnx_path = 'E:/xg_openpose_fall_detect-master/weights/openpose.onnx'print("----- pth导出为onnx模型 -----")output_name = "openpose.onnx"torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, export_params=True,input_names=['input'], output_names=['output'])print('convert retinaface to onnx finish!!!')if __name__ == "__main__" :convert_onnx()

https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc/pytorch_toolkit/human_pose_estimation 官方

import argparseimport torchfrom models.with_mobilenet import PoseEstimationWithMobileNet
#from models.single_person_pose_with_mobilenet import SinglePersonPoseEstimationWithMobileNet
from modules.load_state import load_statedef convert_to_onnx(net, output_name, single_person, input_size):input = torch.randn(1, 3, input_size[0], input_size[1])input_layer_names = ['data']output_layer_names = ['stage_0_output_1_heatmaps', 'stage_0_output_0_pafs','stage_1_output_1_heatmaps', 'stage_1_output_0_pafs']if single_person:input = torch.randn(1, 3, input_size[0], input_size[1])output_layer_names = ['stage_{}_output_1_heatmaps'.format(i) for i in range(len(net.refinement_stages) + 1)]torch.onnx.export(net, input, output_name, verbose=True, input_names=input_layer_names,output_names=output_layer_names)if __name__ == '__main__':parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--checkpoint-path', type=str, required=True, help='path to the checkpoint')parser.add_argument('--output-name', type=str, default='human-pose-estimation.onnx',help='name of output model in ONNX format')parser.add_argument('--single-person', action='store_true', help='convert model for single-person pose estimation')parser.add_argument('--input-size', nargs='+', type=int,  required=True,help='Size of input image in format: height width')parser.add_argument('--mode-interpolation', type=str, required=False, default='bilinear',help='type interpolation <bilinear> or <nearest>')parser.add_argument('--num-refinement-stages', type=int, default=1, help='number of refinement stages')args = parser.parse_args()net = PoseEstimationWithMobileNet()'''if args.single_person:net = SinglePersonPoseEstimationWithMobileNet(mode=args.mode_interpolation, num_refinement_stages=args.num_refinement_stages)'''checkpoint = torch.load(args.checkpoint_path)#--checkpoint-path checkpoint_iter_370000.pth  --input-size 256 456load_state(net, checkpoint)convert_to_onnx(net, args.output_name, args.single_person, args.input_size)

python scripts/convert_to_onnx.py --checkpoint-path <CHECKPOINT>

例如： python scripts/convert_to_onnx.py --checkpoint-path checkpoint_iter_370000.pth --input-size 256 456

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