pth2onnx 0.0.2

pth2onnx: Convert PyTorch model to Onnx model.

Convert PyTorch model to Onnx model

PyTorchで作成した重みファイルをONNX形式の重みファイルに変換するCLIアプリケーションです。

サポートしているAIタスクは以下のとおりです。

• Image Classification
• Object Detection

動作確認OS

• Windows 10 Pro
• Windows 11 Pro

インストール方法

pip install pth2onnx

pth2onnxの実行方法

YOLOXモードの場合

# githubからソースをダウンロードし、YOLOXフォルダ内に.venvを生成しインストールする
pth2onnx -m yolox -c install -f

# 学習済みモデルのダウンロード先URLを表示
pth2onnx -m yolox -c zoo -f
# see: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/#benchmark

# pytorchの重みファイルでデモを実行
pth2onnx -m yolox -c demo -f --yolox_model_name <モデル名> --yolox_weight_file <pytorchモデルファイルのパス> --yolox_output_preview
# モデル名は「yolox_nano」「yolox_tiny」「yolox_s」「yolox_m」「yolox_l」「yolox_x」など
# pytorchモデルファイルのパスはYOLOXフォルダ内のパス。「models/yolox_tiny.pth」など

# pytorchの重みファイルをONNXの重みファイルに変換
pth2onnx -m yolox -c convert -f --yolox_model_name <モデル名> --yolox_weight_file <pytorchモデルファイルのパス> --yolox_onnx_file <ONNXモデルファイルのパス>
# ONNXモデルファイルのパスはYOLOXフォルダ内のパス。「models/yolox_tiny.onnx」など

# ONNXの重みファイルで推論を実行
pth2onnx -m yolox -c inference -f --yolox_onnx_file <ONNXモデルファイルのパス> --yolox_model_img_size <モデルのINPUTサイズ> --yolox_output_preview
# モデルのINPUTサイズは「416」など

その他便利なオプション

コマンドラインオプションが多いので、それを保存して再利用できるようにする

# 通常のコマンドに「-u」と「-s」オプションを追加する
pth2onnx -u <オプションを保存するファイル> -s

# 次から使用するときは「-u」を使用する
pth2onnx -u <オプションを保存するファイル>

コマンドの実行結果を見やすくする。

# 通常のコマンドに「-f」オプションを追加する
pth2onnx -f

# 「-f」オプションを外せば、結果はjson形式で取得できる
pth2onnx 

コマンドラインオプションのヘルプ。

pth2onnx -h

pth2onnxコマンドについて

python -m pth2onnxの省略形です。 実体はscriptsディレクトリ内にあります。

データの保存場所

pathlib.Path(HOME_DIR) / '.pth2onnx'

動作確認したモデル

AI Task	base	Model
Object Detection	YOLOX	YOLOX-Nano
Object Detection	YOLOX	YOLOX-Tiny
Object Detection	YOLOX	YOLOX-s
Object Detection	YOLOX	YOLOX-m
Object Detection	YOLOX	YOLOX-l
Object Detection	YOLOX	YOLOX-x

開発環境構築

git clone https://github.com/hamacom2004jp/pth2onnx.git
cd pth2onnx
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
deactivate

pyplにアップするための準備

python setup.py sdist
python setup.py bdist_wheel

• pyplのユーザー登録【本番】 https://pypi.org/account/register/

• pyplのユーザー登録【テスト】 https://test.pypi.org/account/register/

• それぞれ2要素認証とAPIトークンを登録

• ホームディレクトリに.pypircを作成

[distutils]
index-servers =
  pypi
  testpypi

[pypi]
repository: https://upload.pypi.org/legacy/
username: __token__
password: 本番環境のAPIトークン

[testpypi]
repository: https://test.pypi.org/legacy/
username: __token__
password: テスト環境のAPIトークン

• テスト環境にアップロード .pyplrcを作っていない場合はコマンド実行時にusernameとpasswordを要求される 成功するとURLが返ってくる。

twine upload --repository testpypi dist/*

• pipコマンドのテスト

pip install -i https://test.pypi.org/simple/ pth2onnx

• 本番環境にアップロード

twine upload --repository pypi dist/*

Lisence

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