** 从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现**。

** **torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一次pytorch模型，以便将其转换为TorchScript graph被导出(相当于torch.jit.trace，跟踪其执行情况，然后将跟踪的模型导出到onnx文件)。生成的onnx文件包含一个二进制protocol buffer，其中包含你导出的模型的网络结构和参数。

** **参数说明：

** **(1).model：要导出的pytorch模型，可以为torch.nn.Module, torch.jit.ScriptModule或torch.jit.ScriptFunction。

** **(2).args：模型的输入，可以为tuple或torch.Tensor。

** **(3).f：一个类似文件的对象或一个包含文件名的字符串。A binary protocol buffer will be written to this file。

** **(4).export_params=True：默认值为True。如果为True，则将导出所有参数。如果要导出未经训练的模型，需将此参数设置为False。如果为True，导出的模型将首先将其所有参数作为参数，其顺序由model.stat_dict().values()指定。

** **(5).verbose=False：默认值为False。如果为True，则打印正在导出到标准输出的模型的描述。此外，最终的ONNX graph将包含来自导出模型的字段"doc_string"，其中提到了"model"的源代码位置。

** **(6).training=TrainingMode.EVAL：默认值为TrainingMode.EVAL。TrainingMode.EVAL：以推理模式导出模型。TrainingMode.PRESERVE：如果model.training为False，则以推理模式导出模型；如果model.training为True，则以训练模式导出模型。TrainingMode.TRAINING：以训练模式导出模型，禁用可能会干扰训练的优化。

** **(7).input_names=None：类型为str的列表，默认为空列表。按顺序分配给graph的输入节点的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字，如input.1。ONNX模型的每个输入和输出tensor都有一个名字。

** **(8).output_names=None：类型为str的列表，默认为空列表。按顺序分配给graph的输出节点的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字或数字，如logits、25。ONNX模型的每个输入和输出tensor都有一个名字。

** **(9).operator_export_type=None：enum类型，默认为None。None通常表示"`OperatorExportTypes.ONNX"，但是，如果PyTorch是用"DPYTORCH_ONNX_CAFFE2_BUNDLE"构建的，则None表示"OperatorExportTypes.ONNX_ATEN_FALLBACK"。OperatorExportTypes.ONNX：将所有操作导出为常规ONNX操作(在默认操作域中(opset domain))。OperatorExportTypes.ONNX_FALLTHROUGH：尝试将所有操作转换为默认操作域中的标准ONNX操作。OperatorExportTypes.ONNX_ATEN：所有的ATen操作(ops)都导出为ATen操作。OperatorExportTypes.ONNX_ATEN_FALLBACK:尝试将每个ATen操作导出为常规ONNX操作。

** **(10).opset_version=None：int类型，在PyTorch 1.11.0版本中，默认值为9，此值范围必须在[7, 15]范围内。每个PyTorch版本对应的值范围不同。ONNX算子集版本。参考：https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md

** **(11).do_constant_folding=True：默认为True。应用constant-folding优化。constant-folding将用预先计算的常量节点替换一些具有所有常量输入的操作。

** **(12).dynamic_axes=None：字典类型，默认为空字典。默认情况下，导出的模型将所有输入和输出tensors的shape设置为与args中给出的完全匹配。指定输入输出tensor的哪些维度是动态的，ONNX默认所有参与运算的tensor都是静态的(tensor的shape不发生改变)。

** **(13).keep_initializers_as_inputs=None：bool类型，默认为None。如果为True，则导出的graph中所有初始化程序(通常对应于参数)也将作为输入添加到graph。如果为False，则初始化程序不会作为输入添加到graph，并且仅将非参数输入添加为输入。

** **(14).custom_opsets=None：字典类型，默认为空字典。schema字典：Key(str)：opset域名；Value(int)：opset版本。

** **(15).export_modules_as_functions=False：bool类型或set of type of nn.Module，默认为False。将所有nn.Module forward调用导出为ONNX中的本地函数(local function)。或指示要在ONNX中导出为本地函数的特定模块类型。

** **以下是将LeNet-5.pth导出到LeNet-5.onnx的示例：

** **1.加载LeNet-5.pth：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/125462001

此模型的产生见上面的链接，因为此示例代码中会用到另外一个目录下python脚本中的函数，需导入，代码段如下：

import sys
sys.path.append("..") # 为了导入pytorch目录中的内容
from pytorch.lenet5.test_lenet5_mnist import LeNet5, list_files, get_image_label

加载LeNet-5.pth模型的代码段如下：需将model设置为评估模式

def load_pytorch_model(model_name):
    model = LeNet5(n_classes=10).to('cpu') # 实例化一个LeNet5网络对象
    model.load_state_dict(torch.load(model_name)) # 加载pytorch模型
    model.eval() # 将网络设置为评估模式

    return model

2.导出到onnx文件，并验证此onnx文件的正确性，代码段如下：

def export_model_from_pytorch_to_onnx(pytorch_model, onnx_model_name):
    batch_size = 1
    # input to the model
    x = torch.randn(batch_size, 1, 32, 32)
    out = pytorch_model(x)
    #print("out:", out)

    # export the model
    torch.onnx.export(pytorch_model,             # model being run
                      x,                         # model input (or a tuple for multiple inputs)
                      onnx_model_name,           # where to save the model (can be a file or file-like object)
                      export_params=True,        # store the trained parameter weights inside the model file
                      opset_version=9,          # the ONNX version to export the model to
                      do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization
                      input_names = ['input'],   # the model's input names
                      output_names = ['output'], # the model's output names
                      dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    # variable length axes
                                    'output' : {0 : 'batch_size'}})

def verify_onnx_model(onnx_model_name):
    # model is an in-memory ModelProto
    model = onnx.load(onnx_model_name)
    #print("the model is:\n{}".format(model))

    # check the model
    try:
        onnx.checker.check_model(model)
    except onnx.checker.ValidationError as e:
        print("  the model is invalid: %s" % e)
        exit(1)
    else:
        print("  the model is valid")

3.准备测试图像，此测试图像也来自于上面的链接：一共10幅，0到9各一幅，如下图所示，注意：训练图像背景色为黑色，而测试图像背景色为白色：

def image_preprocess(image_names, image_name_suffix):
    input_data = []
    labels = []

    for image_name in image_names:
        label = get_image_label(image_name, image_name_suffix)
        labels.append(label)

        img = cv2.imread(image_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, (32, 32))
        # MNIST图像背景为黑色,而测试图像的背景色为白色,识别前需要做转换
        img = cv2.bitwise_not(img)
        norm_img = cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)
        norm_img = norm_img.reshape(1, 1, 32, 32).astype('float32')
        #print(f"img type: {type(norm_img)}, shape: {norm_img.shape}")
        input_data.append(norm_img)

    return input_data, labels

4.通过ONNX Runtime进行推理，验证LeNet-5.onnx，代码段如下：

def softmax(x):
    x = x.reshape(-1)
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum(axis=0)

def postprocess(result):
    return softmax(np.array(result)).tolist()

def inference(model_name, image_names, input_data, labels):
    session = onnxruntime.InferenceSession(model_name, None)
    # get the name of the first input of the model
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    count = 0

    for data in input_data:
        raw_result = session.run([], {input_name: data})

        res = postprocess(raw_result)
        idx = np.argmax(res)

        image_name = image_names[count][image_names[count].rfind("/")+1:]
        print(f"  image name: {image_name}, actual value: {labels[count]}, predict value: {idx}, percentage: {round(res[idx]*100, 4)}%")
        count += 1

执行结果如下：与上面链接中的结果一致

GitHub：https://github.com/fengbingchun/PyTorch_Test

PyTorch模型导出到ONNX文件示例(LeNet-5)

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