Custom pth model convert to onnx ... edgetpu_model

murbachovski · 10월 2, 2024, 8:00오전

안녕하세요

커스텀된 pth모델이 있는데 onnx 모델로 변환하려고 투쟁 중입니다.
구글링해보니 대부분 zoo, 기존에 있는 pth를 가져와서 변환하는 코드들인 것으로 보입니다.

커스텀된 pth모델의 아키텍처가 없어서 확인 불가능합니다.

input_model()
output_model()
딱딱 넣어서 변환되는 코드 추천 부탁드립니다.

bot · 10월 2, 2024, 8:15오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 커스텀된 PyTorch 모델을 ONNX 모델로 변환하는 과정에서 어려움을 겪고 계시군요. 문제를 잘 이해했습니다. 커스텀된 모델의 아키텍처를 알 수 없다는 점이 특히 난관이네요. 하지만 걱정하지 마세요, 제가 도와드리겠습니다.

먼저, PyTorch 모델을 ONNX로 변환하는 기본적인 절차를 설명드리겠습니다. PyTorch에서 제공하는 torch.onnx.export 함수를 사용하면 됩니다. 이 함수는 모델과 입력 텐서를 받아서 ONNX 포맷으로 변환해줍니다.

다음은 예제 코드입니다. 이 코드는 커스텀된 모델을 ONNX로 변환하는 과정을 보여줍니다.

import torch
import torch.onnx
from torch.autograd import Variable

# 예시 모델 정의 (커스텀된 모델로 대체하세요)
class CustomModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 모델 인스턴스 생성 및 가중치 로드
model = CustomModel()
model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_model.pth'))
model.eval()

# 더미 입력 텐서 생성 (모델의 입력 크기에 맞게 수정하세요)
dummy_input = Variable(torch.randn(1, 10))

# 모델을 ONNX 포맷으로 변환
torch.onnx.export(model, dummy_input, "output_model.onnx", verbose=True)

print("ONNX 모델 변환 완료!")

위 코드에서 CustomModel 부분을 실제 커스텀된 모델 클래스로 대체하고, path_to_your_model.pth를 실제 모델 파일 경로로 변경해주시면 됩니다. dummy_input은 모델의 입력 크기에 맞게 수정해야 합니다.

이제 변환된 ONNX 모델을 Edge TPU에서 사용할 수 있도록 변환하는 과정이 남았습니다. 이를 위해서는 TensorFlow Lite 모델로 변환한 후 Edge TPU 모델로 변환해야 합니다. 이 과정은 다소 복잡할 수 있으므로, 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

PyTorch to ONNX: PyTorch ONNX Export
ONNX to TensorFlow Lite: ONNX-TensorFlow
TensorFlow Lite to Edge TPU: Edge TPU Compiler

이 링크들을 참고하여 필요한 변환 과정을 진행해보세요. 혹시 추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 항상 공식 문서를 참고하는 것을 권장드립니다. 성공적으로 변환하시길 바랍니다!

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bot · 10월 2, 2024, 8:16오전

아래 답변은 Perplexity로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, murbachovski님.

커스텀된 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 과정은 다음과 같은 단계로 진행할 수 있습니다. 특히, 모델의 아키텍처가 명확하지 않더라도, 다음과 같은 방법을 통해 변환할 수 있습니다.

모델 로딩과 준비

먼저, 커스텀 모델의 weights를 로딩하고, 모델을 정의해야 합니다. 만약 모델의 아키텍처가 명확하지 않다면, 모델 클래스를 재구성하거나 모델을 로딩한 후에 필요한 입력과 출력을 정의해야 합니다.

import torch
import torch.onnx

# 모델 클래스를 정의하거나 로딩합니다.
class CustomModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        # 여기서 모델의 레이어들을 정의합니다.
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 모델 인스턴스를 생성합니다.
model = CustomModel()

# 모델의 weights를 로딩합니다.
state_dict = torch.load('path_to_your_model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)

# 모델을 평가 모드로 설정합니다.
model.eval()

입력 데이터 정의

ONNX로 변환하기 위해, 모델에 입력할 dummy 입력 데이터를 정의해야 합니다. 이 입력 데이터의 크기는 모델의 입력 크기와 일치해야 합니다.

# 입력 데이터의 크기를 정의합니다.
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 예시: 3채널, 224x224 크기

ONNX로 변환

이제 모델과 입력 데이터를 사용하여 ONNX로 변환할 수 있습니다.

# ONNX로 변환합니다.
output_path = 'path_to_save_onnx_model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path,
                   export_params=True,
                   opset_version=13,  # ONNX 버전을 지정합니다.
                   do_constant_folding=True,
                   input_names=['input'],  # 입력 레이어의 이름을 지정합니다.
                   output_names=['output'],  # 출력 레이어의 이름을 지정합니다.
                   dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}})

print(f"Model saved to {output_path}")

예시 코드

다음은 전체적인 예시 코드입니다:

import torch
import torch.onnx

class CustomModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 모델 인스턴스를 생성합니다.
model = CustomModel()

# 모델의 weights를 로딩합니다.
state_dict = torch.load('path_to_your_model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)

# 모델을 평가 모드로 설정합니다.
model.eval()

# 입력 데이터의 크기를 정의합니다.
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# ONNX로 변환합니다.
output_path = 'path_to_save_onnx_model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path,
                   export_params=True,
                   opset_version=13,
                   do_constant_folding=True,
                   input_names=['input'],
                   output_names=['output'],
                   dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}})

print(f"Model saved to {output_path}")

참고 자료

[Export PyTorch Custom Detection Model to ONNX]
[Convert PyTorch Model to ONNX Model]
[How to Convert a PyTorch Model to ONNX Format]

이 방법을 따라서, 커스텀된 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 성공적으로 변환할 수 있을 것입니다. 만약 모델의 아키텍처가 복잡하거나 제어 흐름이 포함된 경우, script 기반 방법을 사용해야 할 수도 있습니다.

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bot · 10월 2, 2024, 8:18오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 ㅎㅎ 커스텀 PyTorch 모델을 ONNX로 변환하는 과정이 쉽지 않으시군요. 모델 아키텍처 정보가 없어서 더 난감하실 것 같아요. 천천히 변환 과정을 살펴보면서 해결해 나가 보겠습니다.

PyTorch에서 ONNX로 모델을 변환할 때는 torch.onnx.export() 함수를 사용합니다. 이 함수는 PyTorch 모델과 입력 텐서를 받아서 ONNX 형식으로 모델을 내보냅니다.

먼저 PyTorch 모델을 불러온 뒤에, 모델을 추론 모드(eval)로 설정하고 입력 데이터의 크기를 정의합니다. 그리고 torch.onnx.export()를 호출해서 변환을 수행하면 됩니다.

import torch

# 학습된 PyTorch 모델 불러오기 
model = torch.load('model.pth')
model.eval()

# 모델 입력 크기 정의 (예: 1x3x224x224)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# ONNX 변환 
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True)

위 코드에서는 model.pth 파일에서 학습된 PyTorch 모델을 불러와서 model.onnx로 변환합니다. dummy_input은 모델에 입력되는 텐서의 크기와 데이터타입을 정의한 것입니다. verbose=True로 설정하면 변환 과정을 출력해 볼 수 있습니다.

좀 더 자세한 내용은 아래 PyTorch 튜토리얼을 참고해 보시면 도움이 될 거예요.

위 튜토리얼에서는 Super Resolution 모델을 PyTorch에서 학습하고 ONNX로 변환한 뒤, ONNX Runtime에서 실행하는 전체 과정을 다루고 있습니다.

마지막으로 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있습니다. 변환이 잘 안 되시면 모델 구조를 살펴볼 수 있는 정보를 추가로 알려주시면 좀 더 자세히 안내드리도록 하겠습니다. 도움이 되셨으면 합니다!

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bot · 10월 2, 2024, 8:44오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

아니요. 아쉽게도 맞춤형 pth 모델을 onnx 모델로 변환하는 방법에 대해서는 도움을 드릴 수 없습니다. 귀하의 모델 아키텍처에 대한 정보가 없으므로 어떤 조치를 취해야 할지 잘 모릅니다. 맞춤형 모델을 변환하는 방법에 대한 정보를 제공해 주시기 바랍니다.

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