PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数:詳細解説
PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数について
torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数は、PyTorchのJITスカラー型をONNXの型名に変換するために使用されます。
関数の概要
torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数は、以下の引数を受け取ります。
jit_scalar_type
: PyTorchのJITスカラー型
関数は、引数として渡されたJITスカラー型に対応するONNXの型名を返します。
使用例
以下の例は、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数の使用方法を示しています。
import torch
from torch.onnx import JitScalarType
jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()
print(onnx_type_name) # 出力: "float"
補足
torch.onnx.JitScalarType
は以下の型を定義しています。Byte
Char
Short
Int
Long
Half
Float
Double
ComplexFloat
ComplexDouble
Bool
- ONNXは以下の型をサポートしています。
float
uint8
int8
uint16
int32
int64
bool
string
complex64
complex128
PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数のサンプルコード
サンプルコード1: PyTorchモデルのONNXエクスポート
import torch
from torch.onnx import jit_onnx, JitScalarType
# モデル定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# モデルのインスタンス化
model = MyModel()
# 入力ダミーデータ
input_data = torch.randn(1, 10)
# ONNXエクスポート
jit_onnx(model, input_data, "my_model.onnx", dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}})
# JITスカラー型の確認
jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()
print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type}")
print(f"ONNX型名: {onnx_type_name}")
サンプルコード2: 異なるJITスカラー型のONNX型名変換
import torch
from torch.onnx import JitScalarType
# さまざまなJITスカラー型
jit_scalar_types = [
JitScalarType.Byte,
JitScalarType.Char,
JitScalarType.Short,
JitScalarType.Int,
JitScalarType.Long,
JitScalarType.Half,
JitScalarType.Float,
JitScalarType.Double,
JitScalarType.ComplexFloat,
JitScalarType.ComplexDouble,
JitScalarType.Bool,
]
# 各JITスカラー型のONNX型名変換
for jit_scalar_type in jit_scalar_types:
onnx_type_name = jit_scalar_type.torch_name()
print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type} -> ONNX型名: {onnx_type_name}")
サンプルコード3: ONNXモデルの読み込みと推論
import torch
from torch.onnx import load
# ONNXモデルの読み込み
model = load("my_model.onnx")
# 入力ダミーデータ
input_data = torch.randn(1, 10)
# 推論
output = model(input_data)
print(f"推論結果: {output}")
サンプルコード4: ONNXモデルの可視化
import onnxruntime as ort
# ONNXモデルの読み込み
sess = ort.InferenceSession("my_model.onnx")
# モデルの可視化
onnx.utils.visualize(sess.get_modelproto(), "my_model.onnx.gv")
PyTorchのONNXにおけるtorch.onnx.JitScalarType.torch_name()関数の代替方法
onnx.mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE
辞書は、PyTorchの型をONNXの型に対応させます。以下のコードは、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数を使用せずに、JITスカラー型をONNXの型名に変換する方法を示しています。
import torch
from onnx import mapping
jit_scalar_type = JitScalarType.Float
onnx_type_name = mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE[jit_scalar_type]
print(f"JITスカラー型: {jit_scalar_type}")
print(f"ONNX型名: {onnx_type_name}")
手動で変換する
以下の表は、PyTorchのJITスカラー型とONNXの型名の対応関係を示しています。
JITスカラー型 | ONNX型名 |
---|---|
Byte | uint8 |
Char | string |
Short | int16 |
Int | int32 |
Long | int64 |
Half | float16 |
Float | float |
Double | double |
ComplexFloat | complex64 |
ComplexDouble | complex128 |
Bool | bool |
上記の表を参照して、手動でJITスカラー型をONNXの型名に変換することができます。
その他のライブラリを使用する
torch-onnx
ライブラリなどのサードパーティライブラリは、PyTorchモデルのONNXエクスポートを簡略化する機能を提供します。これらのライブラリは、torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数を使用せずに、JITスカラー型をONNXの型名に変換する機能を提供している可能性があります。
どの方法を選択するかは、開発者のニーズと環境によって異なります。
- シンプルで分かりやすい方法を求める場合は、
torch.onnx.JitScalarType.torch_name()
関数を使用するのがおすすめです。 - より柔軟な方法を求める場合は、
onnx.mapping.TYPE_TO_ONNX_TYPE
辞書を使用したり、手動で変換したりすることができます。 - PyTorchモデルのONNXエクスポートを簡略化したい場合は、
torch-onnx
などのサードパーティライブラリを使用することを検討してください。
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