PyTorch のチュートリアル「(optional) Exporting a Model from PyTorch to ONNX and Running it using ONNX Runtime」を試した❗️
PyTorch に低解像度の画像を高解像度の画像に変換する「超解像モデル」のサンプルがあって，今回のチュートリアルではそのモデルを ONNX (Open Neural Network eXchange) にエクスポートして，ONNX Runtime で推論する流れをサクッと体験できる．完全に入門者の僕にピッタリの内容だった👌
学べたこと
PyTorch のモデルは torch.onnx.export() 関数で ONNX にエクスポートできる．
そして onnxruntime.InferenceSession クラスの run() 関数で推論できる．今回のチュートリアルでは providers に CPUExecutionProvider を指定しているけど，CUDA (Compute Unified Device Architecture) 環境があれば CUDAExecutionProvider を指定することもできる．
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("super_resolution.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])
実行結果
PyTorch モデルを ONNX モデルにエクスポートしてから推論した．今回は猫画像🐱を超解像にする内容だった．
その他
チュートリアルの範囲外ではあるけど，Netron を使うと ONNX モデルを可視化できる．
今回エクスポートした super_resolution.onnx を可視化してみた💡
