PyTorch `.pth` を ONNX に変換：モデルのトレーニングからクロスプラットフォームデプロイメントまで

PyTorch `.pth` を ONNX に変換：モデルのトレーニングからクロスプラットフォームデプロイメントまで#

深層学習において、モデルのフォーマットはその利用可能性を決定します。

もしあなたが PyTorch ユーザーであれば、トレーニング済みモデルを保存するための .pth ファイルに馴染みがあるかもしれません。

しかし、異なる環境（例えば TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）でモデルをデプロイしたい場合、.pth は適用できないことがあります。この時、ONNX（Open Neural Network Exchange）が不可欠です。

この記事の目次：

.pth ファイルとは？
.onnx ファイルとは？
なぜ変換するのか？
.pth を .onnx に変換する方法は？
変換後の利点と潜在的リスク

1. `.pth` ファイルとは？#

.pth は PyTorch 専用のモデル重みファイルで、以下を保存するために使用されます：

モデル重み（state_dict）：パラメータのみを保存し、モデル構造は含まれません。
完全なモデル：モデル構造と重みを含み、直接 torch.save(model, "model.pth") で保存された場合に適しています。

PyTorch では、以下の方法で .pth をロードできます：

import torch
from NestedUNet import NestedUNet  # あなたのモデルクラス

# 重みのみを保存するためのロード方法
model = NestedUNet(num_classes=2, input_channels=3)
model.load_state_dict(torch.load("best_model.pth"))
model.eval()

.pth ファイルは PyTorch が動作する環境でのみ使用でき、TensorFlow、OpenVINO、または TensorRT では直接実行できません。

2. ONNX とは？#

ONNX（Open Neural Network Exchange）は オープンな神経ネットワーク標準フォーマットで、その目的は：

クロスフレームワーク互換性：PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet などをサポートします。
推論の最適化：ONNX Runtime または TensorRT を使用して推論を加速できます。
柔軟なデプロイ：CPU、GPU、FPGA、TPU などのハードウェア上で実行できます。

ONNX ファイルは .onnx ファイルで、以下を含みます：

モデルの計算グラフ
オペレーター（OPs）定義
モデル重み

ONNX により、特定の深層学習フレームワークに依存せず、異なるプラットフォームで同じモデルを実行できます。

3. なぜ `.pth` を `.onnx` に変換するのか？#

ONNX への変換には以下の利点があります：

✅ クロスプラットフォーム互換性

.pth は PyTorch でのみ使用でき、.onnx は TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、CoreML などの多くの環境で実行できます。

✅ 推論速度が向上

ONNX Runtime はグラフ最適化を使用し、計算の冗長性を減らし、推論速度を向上させます。
TensorRT は ONNX モデルを高度に最適化された GPU コードにコンパイルし、スループットを大幅に向上させます。

✅ 多様なハードウェアをサポート

.pth は主に CPU/GPU 用ですが、.onnx は FPGA、TPU、ARM デバイス（例：Android スマートフォン、Raspberry Pi、Jetson Nano）で使用できます。

✅ より軽量

PyTorch ランタイムは完全な Python インタプリタを必要としますが、ONNX は C++/C コードで直接実行でき、組み込みデバイスに適しています。

4. `.pth` を `.onnx` に変換する方法は？#

4.1 依存関係のインストール#

変換前に、PyTorch と ONNX がインストールされていることを確認してください：

pip install torch torchvision onnx

4.2 変換コードの作成#

NestedUNet のトレーニング済み .pth ファイルがあると仮定し、変換方法は以下の通りです：

import torch
import torch.onnx
from NestedUNet import NestedUNet  # あなたのモデルファイル

# 1. PyTorch モデルをロード
model = NestedUNet(num_classes=2, input_channels=3, deep_supervision=False)
model.load_state_dict(torch.load("best_model.pth"))
model.eval()

# 2. サンプル入力を作成（形状が正しいことを確認）
dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# 3. ONNX にエクスポート
onnx_path = "nested_unet.onnx"
torch.onnx.export(
    model, 
    dummy_input, 
    onnx_path,
    export_params=True,
    opset_version=11,  # 互換性を確保
    do_constant_folding=True,
    input_names=["input"], 
    output_names=["output"], 
    dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}
)

print(f"✅ モデルは {onnx_path} に正常に変換されました")

4.3 ONNX の検証#

onnxruntime をインストールしてテストします：

pip install onnxruntime

次に実行します：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# ONNX をロード
ort_session = ort.InferenceSession("nested_unet.onnx")

# ランダム入力を生成
input_data = np.random.randn(1, 3, 256, 256).astype(np.float32)
outputs = ort_session.run(None, {"input": input_data})

print("ONNX 推論結果：", outputs[0].shape)

5. 変換後の利点と潜在的リスク#

5.1 利点#

✅ 推論速度の向上

ONNX Runtime と TensorRT は推論を大幅に加速でき、特に GPU 上で顕著です。

✅ クロスプラットフォームデプロイ

.onnx は Windows、Linux、Android、iOS、組み込みデバイスで使用できます。

✅ 依存関係の削減

ONNX Runtime を直接使用でき、完全な PyTorch 依存関係は不要です。

5.2 可能な問題#

⚠ ONNX は特定の PyTorch 操作をサポートしない可能性があります

PyTorch の一部のカスタム操作（例：grid_sample）は ONNX でサポートされていない可能性があり、モデルを手動で修正する必要があります。

⚠ ONNX の Upsample は align_corners=False が必要な場合があります

Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) の場合、ONNX 互換性の問題が発生する可能性があるため、次のように変更することをお勧めします：
```
self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
```

⚠ ONNX の CPU 上の推論は PyTorch より遅い可能性があります

モデルが最適化されていない場合、ONNX は特に CPU 上で PyTorch よりも速くならない可能性があります。

⚠ TensorRT は追加の最適化が必要です

ONNX を直接 TensorRT で実行するとエラーが発生する可能性があり、onnx-simplifier が必要です：
```
pip install onnx-simplifier
python -m onnxsim nested_unet.onnx nested_unet_simplified.onnx
```

6. 比較#

比較項	`.pth` (PyTorch)	`.onnx` (ONNX)
フレームワーク依存	PyTorch のみ	多フレームワーク互換
推論速度	遅い	より速い（ONNX Runtime / TensorRT）
クロスプラットフォーム性	PyTorch のみ	多様なデバイスで実行可能
デプロイの難易度	完全な Python が必要	軽量で、組み込みに適している

👉 推奨

モデルが PyTorch のみで使用される場合、変換はお勧めしません。
クロスプラットフォームデプロイ（サーバー、モバイルなど）を行う場合、ONNX への変換が最良の選択です。
GPU 加速を行う場合、ONNX をさらに最適化するために TensorRT を使用することをお勧めします。

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元のリンクは https://blog.kanes.top/posts/default/pth2ONNX