怎么把culane_res18.pth转换为onnx
时间: 2025-04-06 07:08:23 浏览: 44
### 将 CULane 模型(基于 ResNet18)的 PyTorch 权重文件转换为 ONNX 格式
要将 `culane_res18.pth` 的 PyTorch 权重文件转换为 ONNX 格式的模型,可以按照以下方式实现:
#### 准备工作
确保已安装必要的库,例如 `torch` 和 `onnx`。可以通过以下命令安装这些依赖项:
```bash
pip install torch onnx
```
#### 转换代码示例
以下是用于将 PyTorch 模型导出为 ONNX 文件的 Python 代码示例:
```python
import torch
from torchvision import models
from collections import OrderedDict
def load_model(weight_path):
# 加载预定义的ResNet18模型并调整最后一层适配CULane数据集
model = models.resnet18(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 4) # 假设输出类别数为4 (根据实际需求修改)
# 加载权重文件
state_dict = torch.load(weight_path, map_location=torch.device('cpu'))
# 如果state_dict包含'module.'前缀,则移除它
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
name = k.replace("module.", "") # 移除 'module.'
new_state_dict[name] = v
model.load_state_dict(new_state_dict)
return model.eval()
def export_to_onnx(model, input_size, output_file):
dummy_input = torch.randn(input_size) # 创建虚拟输入张量
input_names = ["input"] # 输入节点名称
output_names = ["output"] # 输出节点名称
# 导出模型至ONNX格式
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
output_file,
verbose=True,
opset_version=11, # 设置opset版本号
input_names=input_names,
output_names=output_names
)
if __name__ == "__main__":
weight_path = "./weight/culane_res18.pth" # 权重路径
output_file = "culane_res18.onnx" # 输出ONNX文件名
input_size = (1, 3, 288, 800) # 输入尺寸(BatchSize, Channels, Height, Width)
model = load_model(weight_path)
export_to_onnx(model, input_size, output_file)
```
上述代码实现了以下几个功能:
1. **加载模型**:通过 `models.resnet18()` 定义基础模型,并加载自定义权重文件[^3]。
2. **处理多GPU训练后的权重**:如果权重是在多 GPU 上训练得到的,则会带有 `'module.'` 前缀,需将其去除以便正常加载[^4]。
3. **创建虚拟输入张量**:使用随机生成的数据作为输入张量模拟推理过程。
4. **导出为 ONNX 格式**:调用 `torch.onnx.export()` 方法完成模型导出操作。
#### 注意事项
- 确保输入大小 `(BatchSize, Channels, Height, Width)` 符合原始模型设计的要求。对于车道线检测任务,通常采用固定分辨率图像作为输入,如 `(288, 800)` 或其他指定尺寸[^5]。
- 若遇到兼容性问题,可尝试设置参数 `_use_new_zipfile_serialization=False` 存储非压缩版 `.pt` 文件后再重新加载。
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