目的
この記事は、下名のような、いくつかわかってないことがある人向けです。非常に詳しい人は、読む意味がないと思います。
人それぞれ目的は、違うと思いますが、ワタシは、OpenVINOのIRファイルを作りたくて、かつ、そのもともとの情報が、Pytorchであるケースがありました。
そのため、その変換に挑戦しました。
OpenVINOによると、Pytorchは、直接は扱えず、ONNXを経由する必要があることのこと。
よって、
pthをonnxに変換する
ことを検討しました。
例えば、
AAA_BBB.pthというファイルをどこかからもってきて
Pythonを使うとして、期待するのは、以下のような感じでしょうか。
python convert.py -i AAA_BBB.pth -o AAA_BBB.onnx
こんな感じではできない気がしています、今。
説明
簡単じゃない説明
そもそも、
AAA_BBB.pthというファイルをどこかからもってきて
という前提の場合は、
下記では、情報が足りないんではないでしょうか？
たぶん、pthだけでは、足らないのでは？（＜－－このあたりが極端に不勉強ですが。）
python convert.py -i AAA_BBB.pth -o AAA_BBB.onnx
では、どうすればいいのか。1
以下など参考になるのではないでしょうか？
モデルの情報がある感じで、
かつ、torchの環境で
**torch.onnx.export()**等で出力する。
これだとできるような気がします。
⇒すみません、これは、自分では試していません。
import torch
import torch.onnx
# A model class instance (class not shown)
model = MyModelClass()
# Load the weights from a file (.pth usually)
state_dict = torch.load(weights_path)
# Load the weights now into a model net architecture defined by our class
model.load_state_dict(state_dict)
# Create the right input shape (e.g. for an image)
dummy_input = torch.randn(sample_batch_size, channel, height, width)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "onnx_model_name.onnx")
では、どうすればいいのか。2
https://qiita.com/PINTO/items/e1bf5ef24ed6ad6f6a05
も、参考になると思います。
ただ、これの場合は、human-pose-estimation-3d-0001.pthの情報だけで、変換しているわけではない、ハズです。
（いろいろ、モデルの情報がある前提。たぶん、このあたりは、非常に当たり前のことなんだと思いますが。）
⇒実際にやってみました。できました。（というかいきなりIRファイルまでできましたので、、、んんん。）
まとめ
「pth(pytorch)をonnxに変換するのは簡単か?」は、あんまり、状況がよくわかってない人には、簡単でないという記事でした。ワタシのようなレベル、完全な素人ではないが、あまり、しっかり全体を理解していない人には、の前提付きです。
⇒OpenVINOの説明がよくわからないので、記事にしたという面もあります。
コメントなどあれば、お願いします。