模型文件转换：从pkl到pt，再到onnx和ncnn

简介：本文将介绍如何将模型文件从pkl格式转换为pt格式，再转换为onnx格式，最后转换为ncnn格式。我们将使用Python编程语言进行这些转换，并使用一些流行的深度学习库，如PyTorch和onnxruntime。

在深度学习中，模型文件的转换是一个常见的需求。不同的深度学习框架有自己的模型文件格式，例如PyTorch的pt格式、ONNX的onnx格式和NCNN的ncnn格式。有时候，我们需要在不同的框架之间迁移模型，或者为了优化性能而将模型转换为更高效的格式。下面我们将介绍如何进行这些转换。

从pkl到pt的转换

首先，我们将从一个常见的Python对象序列化格式pkl开始，将其转换为PyTorch的pt格式。在Python中，我们可以使用pickle模块进行pkl文件的读写。要将pickle文件转换为pt文件，我们需要使用PyTorch库。下面是一个简单的示例代码：

import pickle
import torch
# 加载pickle文件
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)
# 将数据转换为PyTorch模型
model = torch.load(data)
# 将PyTorch模型保存为pt文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

在这个例子中，我们首先使用pickle模块加载了一个pickle文件，并将其内容加载到了Python对象中。然后，我们使用PyTorch的load函数将这个对象转换为一个PyTorch模型。最后，我们将模型的参数保存为pt文件。

从pt到onnx的转换

接下来，我们将从pt格式转换为ONNX的onnx格式。在Python中，我们可以使用PyTorch库进行这个转换。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
# 加载PyTorch模型
model = models.resnet50()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
model.eval()
# 将PyTorch模型转换为ONNX模型
onnx_model = torch.onnx.export(model, dummy_input())
# 将ONNX模型保存为onnx文件
with open('model.onnx', 'wb') as f:
    f.write(onnx_model)

在这个例子中，我们首先加载了一个预训练的ResNet-50模型，并使用PyTorch的load_state_dict函数将模型的参数从pt文件加载到模型中。然后，我们将模型设置为评估模式。接着，我们使用PyTorch的export函数将模型转换为一个ONNX模型，并使用Python的文件I/O函数将其写入一个onnx文件。

从onnx到ncnn的转换

最后，我们将从onnx格式转换为NCNN的ncnn格式。在Python中，我们可以使用onnxruntime库进行这个转换。下面是一个简单的示例代码：

```python
import onnxruntime as rt
import ncnn
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2 as cv
from io import BytesIO
import base64 as b64encode
import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms as T
from PIL import Image
import torchvision.transforms.functional as TF
from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
img = Image.open(‘test.jpg’).convert(‘RGB’)
transform = T.Compose([T.Resize(256), T.CenterCrop(224), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])
img = transform(img).unsqueeze(0)
img = img.detach().cpu().numpy()
img = img.transpose(1, 2, 0)
img = cv.cvtColor(cv.imdecode(np.asarray(img, dtype=np.uint8)), cv.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.fromarray(img)
img = img.resize((1, 3, 224, 224))
sess = rt.InferenceSession(‘model.onnx’)
result =

模型文件转换：从pkl到pt，再到onnx和ncnn

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