[python] 파이썬 PyTorch에서 훈련된 모델을 다른 프레임워크로 변환하는 방법은?

22 Nov 2023

python

훈련된 PyTorch 모델을 다른 프레임워크로 변환하는 경우에는 모델 아키텍처와 가중치를 변환해야 합니다. 다른 프레임워크의 문법과 구조에 따라 코드를 수정해야 하기 때문에 주의가 필요합니다. 다음은 PyTorch 모델을 TensorFlow로 변환하는 예시입니다.

import torch
import torch.onnx as onnx
import torchvision.models as models

# 훈련된 PyTorch 모델 불러오기
model = models.vgg16(pretrained=True)

# 모델을 평가 모드로 설정
model.eval()

# 입력 데이터 생성
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환
onnx_path = "model.onnx"
onnx.export(model, dummy_input, onnx_path)

# 변환된 ONNX 모델을 TensorFlow로 로드
import tf2onnx

tf2onnx.convert.from_file(onnx_path, output_path="model.pb")

위 예시에서는 PyTorch에서 VGG16 모델을 불러와서 훈련된 가중치를 유지한 채로 ONNX 형식으로 변환한 뒤, tf2onnx 라이브러리를 사용하여 ONNX 모델을 TensorFlow 형식인 .pb 파일로 변환하였습니다.

이와 같은 방식으로 PyTorch 모델을 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다. 다만, 변환 과정에서 일부 기능의 호환성 문제가 발생할 수 있으므로, 변환 후에 모델의 정확도와 성능을 검증하는 것이 중요합니다.

참고 자료: