要将 Sambert 模型导出为 ONNX 模型，需要安装 PyTorch 和 ONNX。你可以使用以下命令在 Python 环境中安装这些软件：

加载 Sambert 模型：在导出 ONNX 模型之前，需要先加载 Sambert 模型。你可以使用以下代码加载 Sambert 模型：

from transformers import AutoModelForCTC, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16")
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16")
input_ids = torch.tensor([[0, 5278, 5278, 5278]]) # 这里输入的是文本的 token id,可以根据实际情况修改
attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 1]]) # 这里输入的是文本的 attention mask,可以根据实际情况修改
outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
print(outputs)

保存 ONNX 模型：在导出 ONNX 模型之后，你需要将其保存到本地文件中。你可以使用以下代码保存 ONNX 模型：

torch.onnx.export(model, (input_ids, attention_mask), "model.onnx", input_names=["input_ids"], output_names=["logits"], verbose=True)

导出Sambert模型为ONNX格式的步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了Sambert和ONNX的相关依赖项。你可以使用以下命令安装所需的包：

pip install sambert onnx

1. 加载Sambert模型并进行训练或加载预训练权重。确保你已经完成了模型的训练或加载权重的步骤。

2. 创建一个空的ONNX模型：

import onnx from onnx import helper from onnx import TensorProto

创建一个空的ONNX模型

model = onnx.ModelProto() model.graph.node.extend([]) # 添加空节点 model.graph.input.extend([]) # 添加输入节点 model.graph.output.extend([]) # 添加输出节点 model.graph.initializer.extend([]) # 添加初始化节点 model.graph.value_info.extend([]) # 添加value_info节点

1. 将Sambert模型转换为ONNX图表示：

import torch import sambert

加载Sambert模型

sambert_model = sambert.SambertModel(...) sambert_model.load_state_dict(torch.load('sambert_model.pth')) sambert_model.eval()

创建一个输入示例

input_shape = (1, 3, 224, 224) # 输入形状 dummy_input = torch.randn(input_shape) # 随机生成一个输入张量

将Sambert模型转换为ONNX图表示

torch.onnx.export(sambert_model, dummy_input, 'sambert_model.onnx', opset_version=11)

上述代码中，sambert_model.pth是Sambert模型的权重文件，sambert_model.onnx是导出的ONNX模型文件。input_shape定义了输入张量的形状，dummy_input是一个随机生成的输入张量，用于导出过程中的示例输入。

导出模型时，可以通过opset_version参数指定ONNX的版本。在这个例子中，我们使用了11作为ONNX的opset版本。

1. 导出成功后，你将得到一个名为sambert_model.onnx的文件，其中包含了Sambert模型的网络结构和权重信息。你可以使用ONNX库加载和使用这个模型：

import onnx

加载导出的ONNX模型

onnx_model = onnx.load('sambert_model.onnx')

使用ONNX模型进行推理等操作

...

导出后的ONNX模型可以在各种支持ONNX格式的平台和框架中使用，例如ONNX Runtime、TensorRT等。

请注意，在导出Sambert模型时，可能需要根据你的具体模型结构和要求进行一些额外的配置和调整。上述代码仅提供了一个基本的导出示例，你可能需要根据自己的模型和需求进行相应的修改和优化。

导出 Sambert 模型为 ONNX 格式的过程可以分为以下几个步骤：

1. 安装相关依赖：首先确保已经安装了 Sambert 和 ONNX 的相关库和工具。可以使用 pip 或 conda 安装，例如：

pip install sambert onnx

1. 加载 Sambert 模型：使用 Sambert 库加载你的模型，并将其转换为 ONNX 格式。确保已经完成模型的训练和权重文件的保存。

import torch
import sambert

# 加载 Sambert 模型
model = sambert.SambertModel()
model.load_state_dict(torch.load('path_to_model_weights.pth'))
model.eval()

# 导出模型为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 假设输入是 3 通道、大小为 224x224 的图像
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'path_to_output_model.onnx')

在上述代码中，你需要根据具体的模型结构和输入数据进行相应的修改。path_to_model_weights.pth 是你保存的 Sambert 模型权重文件的路径，而 'path_to_output_model.onnx' 则是你要导出的 ONNX 模型的输出路径。

请注意，导出时需要将模型设置为评估模式（model.eval()），确保在导出 ONNX 模型时不会包含与训练有关的图层（如批量归一化）。

1. 验证导出的模型：可以使用 ONNX 提供的工具进行验证，确保导出的模型可以正常加载并产生正确的输出。

import onnx
from onnxsim import simplify

# 加载导出的 ONNX 模型
model = onnx.load('path_to_output_model.onnx')

# 简化模型结构（可选）
simplified_model, _ = simplify(model)

# 验证模型
onnx.checker.check_model(simplified_model)

上述代码中使用了 onnxsim 库对模型进行简化，这是一个可选步骤，用于优化模型结构和去除不必要的节点。你可以根据需要决定是否使用该库。

完成上述步骤后，你将得到一个导出的 Sambert 模型的 ONNX 版本，并且可以在支持 ONNX 的各种平台上使用和部署该模型。

在 Sambert 中导出 ONNX 模型的步骤如下：

1. 加载 Sambert 模型。您可以使用 Sambert 提供的 API 加载模型，例如：

import sambert
model = sambert.load_model('path/to/model')

1. 定义输入和输出节点。您需要明确指定模型的输入和输出节点，以便在导出 ONNX 模型时正确地设置输入和输出。可以使用以下代码找到输入和输出节点的名称：

print(model.inputs)
print(model.outputs)

1. 导出 ONNX 模型。您可以使用以下代码将 Sambert 模型导出为 ONNX 模型：

import onnx
from sambert.onnx import export

# 定义输入和输出节点
input_names = model.inputs
output_names = model.outputs

# 导出 ONNX 模型
onnx_model = export(model, input_names=input_names, output_names=output_names)

# 将 ONNX 模型保存到文件中
onnx.save(onnx_model, 'path/to/onnx/model')

在导出 ONNX 模型时，您需要指定 Sambert 模型的输入和输出节点的名称。在上面的示例中，我们使用 model.inputs 和 model.outputs 找到了输入和输出节点的名称，并将其传递给了 export 函数。最后，我们将导出的 ONNX 模型保存到文件中。

如果您的生产环境使用ONNX，或需要ONNX格式进行后续优化，您可以使用ModelScope提供的ONNX转换工具进行模型导出。

from modelscope.models import Model
from modelscope.exporters import Exporter
model_id = 'damo/nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-base'
model = Model.from_pretrained(model_id)
output_files = Exporter.from_model(model).export_onnx(opset=13, output_dir='/tmp', ...)
print(output_files)

在导出完成后，ModelScope会使用dummy_inputs验证onnx文件的正确性，因此如果导出过程不报错就证明导出过程已经成功了。如果报错的话，那就可能是环境中没有安装onnx包和onnxruntime包，具体安装操作可以参考文档：文档

在 Sambert 中导出 ONNX 模型，您可以使用 sambert-export 命令。

以下是导出 ONNX 模型的一般步骤:

使用 sambert 命令启动 Sambert 模型训练进程。

导出 ONNX 模型:

sambert-export --input-file <input_file> --output-file <output_file> --format onnx
其中，<input_file> 是待训练模型的文件名，<output_file> 是导出的 ONNX 模型文件名，--format 选项用于指定导出的模型格式，默认为 ONNX。

编译 ONNX 模型:

onnxruntime --output <output_dir> --input <output_file> --type onnxruntime
其中，<output_dir> 是用于保存编译后的 ONNX 模型文件的目录，--input 选项用于指定编译的 ONNX 模型文件，--type 选项用于指定编译的类型，默认为 ONNXRuntime。

使用 ONNX 运行时加载模型:

onnxruntime --input <output_dir> --type onnxruntime --name <model_name>
其中，<output_dir> 是用于保存编译后的 ONNX 模型文件的目录，--input 选项用于指定加载的 ONNX 模型文件的目录，--type 选项用于指定加载的模型类型，默认为 ONNXRuntime,--name 选项用于指定加载的模型的名称。

以上是使用 Sambert 导出 ONNX 模型的一般步骤。您可以根据需要调整选项和参数。

Samber可以使用以下步骤将模型导出为ONNX格式：

1. 安装ONNX：首先，您需要安装ONNX。您可以使用以下命令在终端中安装ONNX：

   pip install on
   

2. 导出模型：使用以下代码将模型导出为ONNX格式：

   import torch
   import onnx
   from transformers import BertModel
   
   # 加载模型
   model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
   
   # 创建一个示例输入张量
   input_ids = torch.zeros((1, 512), dtype=torch.long)
   attention_mask = torch.ones((1, 512), dtype=torch.long)
   
   # 导出模型为ONNX格式
   onnx_model = onnx.export(model, (input_ids, attention_mask), "bert-base-uncased.onnx", opset_version=11)
   

   在这个例子中，我们使用了Hugging Face的transformers库加载了一个预训练的BERT模型，并创建了一个示例输入张量。然后，使用ONNX的export函数将模型导出为ONNX格式，并将其保存到名为"bert-base-uncased.onnx"的文件中。

   在导出模型时，我们还指定了ONNX的opset版本。在这个例子中，我们使用了opset_version=11，这是当前最新的opset版本。您可以根据您的需要选择不同的opset版本。

希望这可以帮助您将Samber模型导出为ONNX格式。

import torch
import onnx

# 定义 PyTorch 模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例并将其训练
model = MyModel()
x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])
y = model(x)

# 将模型导出到 ONNX 格式
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, x, "my_model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names)

Sambert（也称为Symbert）是一个基于PyTorch实现的预训练模型，可以使用onnx将其导出为ONNX格式的模型。以下是导出ONNX模型的步骤： 1. 安装onnx和pytorch：

pip install onnx
pip install torch

1. 加载Sambert模型：

import torch
from transformers import SambertTokenizer, SambertForSequenceClassification
tokenizer = SambertTokenizer.from_pretrained('sambert-base-chinese')
model = SambertForSequenceClassification.from_pretrained('sambert-base-chinese')

1. 创建一个示例输入并将其转换为张量：

input_text = "这是一个示例输入。"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensor = torch.tensor([input_ids])

1. 将模型转换为ONNX格式并保存：

import onnx
input_names = ['input_ids']
output_names = ['logits']
dummy_input = input_tensor
# 将模型转换为ONNX格式
onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, 'sambert.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

1. 导出的ONNX文件将保存在指定的路径中。 注意：在导出ONNX模型时，需要指定输入和输出的名称以及输入张量的维度。在这个例子中，我们使用了一个示例输入张量，并将输入名称设置为“input_ids”，输出名称设置为“logits”。在实际应用中，这些名称应该根据模型的实际输入和输出进行设置。

使用Samber训练模型。 在Samber中，使用“export”菜单项将模型保存为ONNX格式。您可以在“File”菜单中找到该选项。 在ONNX格式中，您可以包括模型的权重和偏置。您可以使用“Weights”和“Biases”选项添加这些项。 确保您选择了正确的输入和输出格式。输入和输出格式应该与您在训练模型时使用的格式相同。 导出模型后，您可以在任何支持ONNX的软件中使用它，例如TensorFlow、PyTorch和Caffe2。

Sambert 是一个基于 PyTorch 的库，用于语言模型的预训练和微调。如果您想将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式，可以采取以下步骤：

安装最新版本的 PyTorch 和 onnx 包，并确保您已经安装了 sambert。

使用 PyTorch 导入您的 Sambert 模型并加载其权重。

调用 torch.onnx.export() 函数导出模型为 ONNX 格式。这个函数需要输入包含模型权重的 PyTorch 模型、输入张量、输出张量和 ONNX 文件名等参数。例如：

import torch
import sambert

# 导入您的 Sambert 模型
model = sambert.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 创建一个输入张量
input_names = ["input_ids", "attention_mask"]
input_shapes = [(1, 128), (1, 128)]
example_input = [torch.randn(shape) for shape in input_shapes]

# 创建一个输出张量
output_names = ["output"]
example_output = model(*example_input)

# 导出模型为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, example_input, "sambert.onnx", verbose=True,
                  input_names=input_names, output_names=output_names)

其中，“input_ids”和“attention_mask”是模型的输入张量名称，“output”是模型的输出张量名称，128 是输入序列的最大长度。在此示例中，我们将模型导出为文件“sambert.onnx”。

通过 ONNX 接口验证导出的模型：您可以使用 ONNX 官方提供的工具来验证导出的模型。例如，可以使用 onnxruntime 包加载导出的模型并进行推理，以确保模型能够正常工作：

import onnxruntime

# 加载导出的模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("sambert.onnx")

# 进行推理
input_values = example_input
output = sess.run([output_names], {input_names[i]: inp.cpu().numpy() for i, inp in enumerate(input_values)})
print(output)

这样就完成了将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式的过程。

楼主你好，将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式，可以参考以下步骤：

安装依赖：在本地环境中安装 PyTorch 和 ONNX 库及其依赖项。具体安装方法可以参考 PyTorch 和 ONNX 的官方文档。

加载 PyTorch 模型：在 Python 中，使用 PyTorch 加载 Sambert 模型。具体方法如下：

python

import torch from sambert import Sambert

加载 Sambert 模型

model = Sambert() model.load_state_dict(torch.load("path/to/model.pth")) model.eval() # 设置为评估模式 导出模型：使用 PyTorch 和 ONNX 工具链将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式。具体方法如下： python

import torch.onnx

指定输入数据的形状和类型

input_shape = (1, 3, 224, 224) input_data = torch.randn(input_shape)

将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型

torch.onnx.export( model, input_data, "path/to/model.onnx", verbose=False, input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={ "input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}, }, ) 需要注意的是，在导出模型时需要指定输入数据的形状和类型，并且需要设置输入和输出的名称和维度信息。同时，如果模型中使用了 PyTorch 中没有对应的操作或函数，需要根据具体情况进行调整或替换。

验证 ONNX 模型：使用 ONNX 库加载导出的模型，并验证模型的正确性和可用性。如下： python

import onnx

加载 ONNX 模型

onnx_model = onnx.load("path/to/model.onnx")

验证 ONNX 模型

onnx.checker.check_model(onnx_model)

要导出Sambert模型为ONNX格式，你需要遵循以下步骤：

1. 安装所需的库和工具：确保你已经安装了Sambert库以及ONNX运行时和相关的Python库。可以使用以下命令来安装ONNX库：

import onnx

1. 加载和训练模型：使用Sambert库加载和训练你的模型。根据你的具体模型和数据，可能需要编写一些代码来加载和训练模型。

2. 转换为ONNX格式：一旦你的模型已经加载和训练完成，你可以使用Sambert库的导出函数将其转换为ONNX格式。通常，这个函数的名称类似于export_onnx或export_to_onnx。根据你的具体库版本和函数命名，可以在Sambert的文档或示例中找到相应的函数。

请注意，在导出模型之前，你可能需要设置输入和输出的形状、数据类型等参数。确保按照Sambert库的文档提供的指导来设置这些参数。

1. 保存ONNX模型：一旦你已经将模型转换为ONNX格式，你可以使用ONNX库提供的函数将其保存到磁盘上的文件中。下面是一个简单的示例代码：

加载Sambert模型并导出为ONNX

sambert_model = SambertModel() onnx_model = sambert_model.export_to_onnx()

保存ONNX模型

onnx.save_model(onnx_model, 'model.onnx')

在上面的代码中，sambert_model是你的Sambert模型实例，export_to_onnx是导出模型为ONNX格式的函数。onnx_model是转换后的ONNX模型。你可以使用onnx.save_model函数将ONNX模型保存到名为model.onnx的文件中。

现在你已经成功将Sambert模型导出为ONNX格式，并将其保存到了一个文件中。你可以使用这个文件来加载和使用ONNX模型进行推理。

您可以按照以下步骤使用PyTorch将Sambert模型导出为ONNX格式：

安装PyTorch和ONNX 确保已在计算机上安装了最新版本的PyTorch和ONNX。您可以使用以下命令安装它们：

pip install torch pip install onnx 加载模型 在PyTorch中加载您的Sambert模型并将其设置为评估模式：

import torch

加载模型

model = torch.load('sambert.pt')

设置为评估模式

model.eval() 将模型转换为ONNX格式 使用PyTorch将模型转换为ONNX格式：

import torch.onnx

输入张量的形状

input_shape = (1, 128)

输入张量

x = torch.randn(input_shape)

导出模型文件路径

model_path = 'sambert.onnx'

将模型转换为ONNX格式

torch.onnx.export(model, x, model_path, input_names=['input'], output_names=['output'], opset_version=12) 此时，您已经成功将Sambert模型导出为ONNX格式！

要将Sambert模型导出为ONNX格式，您可以使用以下步骤：

首先，确保您已经安装了Sambert库和ONNX库。您可以使用以下命令安装它们：

bash pip install sambert
pip install onnxruntime 导入Sambert库和ONNX库：

python import sambert as sb
import onnxruntime as ort 加载您的Sambert模型：

python model = sb.Model("path/to/model.pt") 获取模型的输入和输出：

python input_name = model.input_name[0] # 输入名称
output_name = model.output_name[0] # 输出名称
input_shape = model.input_shape # 输入形状 创建一个ONNX模型：

python

创建输入张量

input_tensor = ort.OrtValue.create({input_name: ort.OrtTensorType.from_descriptor(ort.make_tensor_type_descriptor_from_data_type(ort.ONNX_NAMESPACE.get_data_type("float32")), len(input_shape), tuple(input_shape))})

运行模型并获取输出张量

output_value = model.run({input_name: input_tensor})[output_name]
output_tensor = output_value.to_numpy()
output_ort_value = ort.OrtValue.create({output_name: ort.OrtValue.from_numpy(ort.make_tensor_type_descriptor_from_data_type(ort.ONNX_NAMESPACE.get_data_type("float32")), output_tensor)})

创建ONNX模型描述符并将输入和输出添加到其中

model_desc, initializers = ort.SessionOptions().set_graph_mode().prepare_model(None)
session_input = {input_name: input_tensor}
session_outputs = {output_name: output_ort_value}
model_desc.add_session(session_input, session_outputs) 将ONNX模型保存到文件：

python with open("path/to/model.onnx", "wb") as f:
f.write(model_desc.SerializeToString())

Sambert 是一种基于 PyTorch 框架的自然语言推理模型，如果您要将其导出为 ONNX 格式，则可以按照以下步骤进行：

1. 安装最新版本的 PyTorch 和 ONNX 工具包，并下载 Sambert 模型的代码和预训练权重文件。

2. 加载 Sambert 模型的权重文件并定义输入张量和输出张量。注意，Sambert 模型的输入张量包括 input_ids、attention_mask 和 token_type_ids 三个部分，需要根据实际需求进行调整。

import torch
import onnx

# Load the model weights
model = torch.load('sambert.pth')

# Define the input and output tensors
input_shape = (1, 128)  # Example input shape
input_ids = torch.ones(input_shape, dtype=torch.int32)
attention_mask = torch.ones(input_shape, dtype=torch.int32)
token_type_ids = torch.ones(input_shape, dtype=torch.int32)
inputs = [input_ids, attention_mask, token_type_ids]

output_path = 'sambert.onnx'

1. 使用 PyTorch 提供的 torch.onnx.export() 函数将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式。该函数需要指定输入张量、输出张量、模型文件名等参数，并根据需要进行调整。在导出时，需要设置 export_params=True 和 opset_version=12 参数，表示同时导出模型参数和使用 ONNX 1.7 的运算符集。

torch.onnx.export(model, inputs, output_path,
                  export_params=True, opset_version=12,
                  input_names=['input_ids', 'attention_mask', 'token_type_ids'],
                  output_names=['output'])

1. 在导出过程中，可能会遇到一些报错或者异常情况。例如，如果模型中使用了某些自定义层或者操作符，可能需要添加相应的转换代码或者先将其转换为标准 PyTorch 层。另外，还需要注意模型的输入输出格式、数据类型、大小等特定要求，并根据具体情况进行调整和优化。

2. 导出后的 ONNX 模型可以通过 ONNX Runtime 或其他支持 ONNX 的平台进行加载和部署。在使用时，还需要根据具体情况进行测试和验证，以确保模型的性能和精度符合应用场景的要求。

总之，将 Sambert 模型导出为 ONNX 格式需要进行一些技术和方法方面的掌握，并且需要根据具体情况进行测试和验证。可以参考 PyTorch 和 ONNX 官方文档、社区资源以及相关的教程和案例，了解更多的技术和经验，以提高工作效率和成果质量。

Sambert 是一个用于训练和推理 SQuAD 任务的神经网络模型，它是基于 PyTorch 实现的。要将 Sambert 模型导出为 ONNX 模型，你可以按照以下步骤进行操作：

安装所需的软件：要将 Sambert 模型导出为 ONNX 模型，需要安装 PyTorch 和 ONNX。你可以使用以下命令在 Python 环境中安装这些软件：

pip install torch pip install onnx

加载 Sambert 模型：在导出 ONNX 模型之前，需要先加载 Sambert 模型。你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 方法加载模型。例如，以下代码加载了一个名为 sambert_model.pt 的 Sambert 模型：

scheme

import torch

# Load the Sambert model
model = torch.load('sambert_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

需要注意的是，加载模型时需要指定 map_location=torch.device('cpu')，以确保模型被加载到 CPU 上。

将模型转换为 ONNX 格式：加载 Sambert 模型后，可以使用 ONNX 的 torch.onnx.export() 方法将模型转换为 ONNX 格式。例如，以下代码将 Sambert 模型转换为 ONNX 格式，并保存为一个名为 sambert_model.onnx 的文件：

scheme

import onnx import torch

Convert the Sambert model to ONNX format

dummy_input = torch.randn(1, 512, 768) output_path = 'sambert_model.onnx' torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path)

需要注意的是，`torch.onnx.export()` 方法需要指定模型、输入数据和输出文件路径等参数。在上述示例中，`dummy_input` 是一个用于模型转换的虚拟输入数据，`output_path` 是导出的 ONNX 模型文件的路径。

验证导出的 ONNX 模型：在导出 ONNX 模型后，可以使用 ONNX 的 onnx.load() 方法加载模型，并使用 ONNX 的其他工具进行验证和测试。例如，以下代码加载了刚刚导出的 sambert_model.onnx 模型，并使用 ONNX 的 onnx.checker.check_model() 方法对模型进行检查：

scheme

import onnx

# Load the ONNX model
onnx_model = onnx.load('sambert_model.onnx')

# Check the ONNX model
onnx.checker.check_model(onnx_model)

需要注意的是，onnx.checker.check_model() 方法可以检查模型的完整性和正确性，以确保模型可以在 ONNX 运行时正确运行。 通过以上步骤，你可以将 Sambert 模型导出为 ONNX 模型，并在其他平台或框架中使用该模型进行推理。

您好！将 SambertHiFiGAN 中文个性化语音合成模型导出到 ONNX 格式可以通过以下步骤完成：

安装依赖

在导出 ONNX 模型之前，您需要在本地安装以下依赖： pip install torch torchvision onnx

加载模型

首先，您需要加载 SambertHiFiGAN 预训练模型。

import torch
from modelscope.models.voice.sambert_chinese_vocoder import SambertChineseVocoder

# 计算设备
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

# 加载 SambertHiFiGAN 模型
model = SambertChineseVocoder(device=device)
model.load_pretrained_weights()
model.eval()

创建示例输入

您需要创建一个示例输入，以便在导出模型时指定输入的形状和数据类型。在本例中，我们创建一个 10 秒（160000 个样本）的示例音频信号来作为输入。

import numpy as np

# 创建示例音频输入
example_input = torch.tensor(np.zeros((1, 160000)), dtype=torch.float32, device=device)

导出模型到 ONNX 格式

为了将 PyTorch 模型导出到 ONNX 格式，我们可以使用 torch.onnx.export() 函数。此函数需要提供以下参数：

model：要导出的模型。
args：一个包含示例输入张量的元组或列表。
f：输出 ONNX 模型的文件名。
verbose：指定是否打印导出过程中的详细信息。
input_names：一个包含所有输入名称的列表。
output_names：一个包含所有输出名称的列表。

以下是将 SambertHiFiGAN 模型导出到 ONNX 格式的示例代码：

# 导出模型
torch.onnx.export(model, (example_input,), 'sambert_hifigan.onnx', verbose=True,
                  input_names=["input"], output_names=["output"])


使用 ONNX 运行时运行模型

导出模型到 ONNX 格式后，您可以使用 ONNX 运行时在 CPU 或其他硬件平台上运行该模型。以下是一个简单的示例代码：
import onnx
import onnxruntime as ort


# 加载模型
onnx_model_path = "sambert_hifigan.onnx"
onnx_model = onnx.load(onnx_model_path)

# 创建 ONNX 运行时 Session
ort_session = ort.InferenceSession(onnx_model_path)

# 创建示例输入
example_input = np.zeros((1, 160000), dtype=np.float32)

# 运行模型
output = ort_session.run(None, {"input": example_input})

希望这些信息对您有所帮助！

要将SambertHifigan个性化语音合成模型导出为ONNX格式，需要执行以下步骤：

1、安装ONNX Runtime和pytorch；

2、下载SambertHifigan模型的代码和预训练模型，并将模型转换为ONNX格式。具体代码如下：

import torch
import onnx
from transformers import BertTokenizer, BertConfig
from sambert_hifigan import SamBertHiFiGAN

# 加载模型和tokenizer
model_path = "path/to/model"
config_path = "path/to/config"
tokenizer_path = "path/to/tokenizer"
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
config = BertConfig.from_pretrained(config_path)
model = SamBertHiFiGAN(config)
model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))

# 转换为ONNX格式
input_ids = torch.zeros([1, 256], dtype=torch.int64, device=device)
input_lengths = torch.ones([1], dtype=torch.int64, device=device) * 256
output_lengths = torch.ones([1], dtype=torch.int64, device=device) * 200
onnx_path = "path/to/onnx"
torch.onnx.export(model, (input_ids, input_lengths, output_lengths), onnx_path, input_names=['input_ids', 'input_lengths', 'output_lengths'], output_names=['output'], opset_version=11)

执行完以上代码后，SambertHifigan模型就被成功导出为ONNX格式，可以用于离线部署。

要将Sambert HiFiGAN模型导出为ONNX模型，您可以按照以下步骤进行操作：

安装 PyTorch 和 ONNX软件包。在终端中使用以下命令进行安装：

pip install torch pip install onnx 加载 Sambert HiFiGAN 模型，并使用 PyTorch 提供的 torch.onnx.export() 函数将其导出为 ONNX 格式。示例如下：

import torch from sambert_hifigan import SambertHiFiGAN

创建并加载模型

model = SambertHiFiGAN() model.load_state_dict(torch.load("sambert_hifigan.pth"))

定义模型输入数据的形状

input_shape = (1, 80, 1024)

导出模型为 ONNX 格式

torch.onnx.export(model, torch.randn(*input_shape), "sambert_hifigan.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}) 运行上述代码后，会生成一个名为 sambert_hifigan.onnx 的文件，即已经成功导出了 ONNX 模型。

请注意，在导出ONNX模型时，您需要指定模型输入数据的形状，并将其传递给 torch.onnx.export() 函数。此外，您还需要指定模型的输入和输出名称以及动态轴的规范，以确保模型可以正确地在其他平台上进行部署。

总之，在完成导出后，您可以使用 ONNX 运行时或其他支持 ONNX 模型的框架加载并运行 Sambert HiFiGAN 模型。