想要修改onnx模型文件的节点名称,要么在最初的pytorch代码里去改,要么就直接在onnx模型文件里改。
而我这里直接在onnx模型文件改,我有一个onnx文件,输出节点的名字是这样的:
这不改就看着真难受,那么就用python改:
import onnx
# 加载模型文件
model = onnx.load("model.onnx")
# 修改输入输出张量的名称
idx_start = 0
for input in model.graph.input:
for node in model.graph.node:
# 如果当前节点的输入名称与待修改的名称相同,则将其替换为新名称
for i, name in enumerate(node.input):
if name == input.name:
node.input[i] = "input_" + str(idx_start)
input.name = "input_" + str(idx_start)
idx_start += 1
idx_start = 0
for output in model.graph.output:
for node in model.graph.node:
# 如果当前节点的输入名称与待修改的名称相同,则将其替换为新名称
for i, name in enumerate(node.output):
if name == output.name:
node.output[i] = "output_" + str(idx_start)
output.name = "output_" + str(idx_start)
idx_start += 1
# 保存修改后的模型
onnx.save(model, "modified_model.onnx")
改完后:
其实修改其他节点的名称也可以这样去做,注意修改的是要关注到前后连接的节点。
验证一下改的东西对不对吧:
import numpy as np
import onnxruntime as ort
# 生成随机图像
# img = np.random.randint(-1, 1, (1, 3, 640, 640)).astype(np.float32)
img = np.load("img.npy")
# 加载模型
session = ort.InferenceSession("modified_model.onnx")
# 运行模型
output_new = session.run(None, {"input_0": img})
# 加载模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 运行模型
output_old = session.run(None, {"x": img})
# 判断是否完全一样
print(np.allclose(output_new, output_old))
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