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torch.onnx.export()转换onnx文件时,怎么将权重参数张量转移到cpu?

时间: 2024-01-03 07:03:56 浏览: 319
在[torch](https://wenku.csdn.net/doc/6412b74bbe7fbd1778d49c86?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=torch).onnx.export()函数中,可以通过指定参数"export_params=True"来将权重参数张量也导出到ONNX文件中。同时,可以通过在转换前将所有张量移动到CPU上,即使用.cpu()函数来实现将权重参数张量转移到CPU上。具体示例如下: import torch # 构建模型 [class](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac18cce7214c316ea9b4?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=class) My[model](https://wenku.csdn.net/doc/6401ace1cce7214c316ed7d8?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=model)(torch.nn.[module](https://wenku.csdn.net/doc/6412b6dbbe7fbd1778d483be?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=module)): def __init__(self): [super](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad2bcce7214c316ee8d3?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=super)(MyModel, self).__init__() self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10) self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10) def forward(self, x): x = self.linear1(x) x = self.linear2(x) return x model = MyModel() # 生成随机输入 x = torch.rand(1, 10) # 将模型所有张量移动到CPU model.cpu() # 导出ONNX文件 torch.onnx.export(model, x, "mymodel.onnx", export_params=True)
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