怎么讲pytorch pth文件转为onnx文件

要将PyTorch的.pth文件转换为ONNX文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装ONNX和PyTorch：

pip install onnx
pip install torch

2. 加载PyTorch模型：

import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

3. 将模型转换为ONNX格式：

# 导出ONNX模型
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path, verbose=True)

这些代码将加载PyTorch模型，然后将其转换为ONNX格式，并将其保存在指定的输出路径中。请注意，我们需要指定输入张量的形状和一个虚拟输入张量来调用`torch.onnx.export`函数。

在此过程中，您可能会遇到一些问题，例如输入形状不匹配或模型中存在不支持的操作。在这种情况下，您需要根据具体情况进行调整。

相关问题

pytorch pth导出onnx模型

您好！要在PyTorch中将模型导出为ONNX格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了`torch`和`onnx`库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

   pip install torch
   pip install onnx

2. 加载您的PyTorch模型并将其转换为ONNX格式。您可以使用`torch.onnx.export`函数完成此操作。这个函数的基本语法如下：

   torch.onnx.export(model,               # PyTorch模型对象
                     dummy_input,         # 用于导出的虚拟输入张量
                     "model.onnx",        # 导出的ONNX文件路径
                     verbose=True)        # 是否输出详细信息

其中，`model`是您的PyTorch模型对象，`dummy_input`是一个具有适当形状的虚拟输入张量，它将被用于推导图的形状。`"model.onnx"`是导出的ONNX文件的路径。通过设置`verbose=True`，您可以获取更多导出过程的详细信息。

3. 运行上述代码后，您将在指定路径下找到导出的ONNX模型文件。您可以使用ONNX运行时库加载和使用该文件。

以上就是将PyTorch模型导出为ONNX模型的方法。希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

pytorch的pth模型转onnx

### 回答1：
要将PyTorch的.pth模型转换为ONNX格式，可以使用以下步骤：

1. 安装ONNX包：在终端中运行`pip install onnx`来安装ONNX包。

2. 加载PyTorch模型：使用PyTorch加载模型并将其转换为ONNX格式。例如，可以使用以下代码加载PyTorch模型：

   import torch
   import torchvision
   
   # 加载PyTorch模型
   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   
   # 将模型转换为eval模式
   model.eval()
   
   # 创建一个虚拟输入张量
   input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
   
   # 导出模型为ONNX格式
   torch.onnx.export(model, input_tensor, "resnet18.onnx")

在这个例子中，我们加载了一个预训练的ResNet18模型，并将其转换为ONNX格式。我们还创建了一个虚拟输入张量，它将用于导出模型。

3. 验证ONNX模型：可以使用ONNX Runtime或其他ONNX兼容的推理引擎来验证导出的ONNX模型。例如，可以使用以下代码验证导出的ResNet18模型：

   import onnx
   import onnxruntime
   
   # 加载ONNX模型
   onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")
   
   # 验证模型
   onnx.checker.check_model(onnx_model)
   
   # 创建一个ONNX Runtime会话
   ort_session = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx")
   
   # 运行模型
   ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[].name: input_tensor.numpy()}
   ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
   
   # 打印输出
   print(ort_outputs)

在这个例子中，我们使用ONNX Runtime创建了一个会话，并使用虚拟输入张量运行了模型。我们还打印了模型的输出。

### 回答2：
PyTorch是流行的深度学习框架之一，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源的跨平台深度学习框架，可以方便地让用户在多个平台上运行模型。在机器学习和深度学习应用中，模型的转换和共享非常重要，而pth模型转ONNX模型可以更加高效地在多个平台上利用训练好的模型。本文将介绍如何使用PyTorch将pth模型转换为ONNX模型。

首先，需要安装PyTorch和ONNX。在安装好这两个框架之后，使用以下代码将pth模型转换为ONNX模型：

import torch
import onnx

# 加载pth模型
model = torch.load('model.pth')

# 将pth模型转换为onnx模型
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input':{0:'batch_size'},'output':{0:'batch_size'}}
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, x, "model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

在此代码片段中，`input_names`和`output_names`分别表示网络的输入和输出节点名称。`dynamic_axes`参数确定哪些轴是变化的，这是非常重要的，因为不同的框架可能需要特定的推理数据格式。在这个例子中，`dynamic_axes`参数将输入和输出数据的第一维指定为“batch_size”，因为第一维是数据样本数量，可能因推断过程而变化。

在代码运行完毕后，可以得到一个ONNX模型，可以将其部署到ONNX支持的设备上进行推理，例如移动设备和边缘计算设备。

需要注意的是，将pth模型转换为ONNX模型有一些限制和注意事项：

1. PyTorch支持的操作不一定是ONNX支持的。要将模型成功转换为ONNX格式，使用的PyTorch操作必须是ONNX支持的。

2. ONNX不支持大部分运行时计算。因此，如果使用了一些需要计算图中的其他参数的操作（如动态图），则不能将模型成功转换为ONNX格式。

3. 一些PyTorch操作（如Dropout）在训练和推断过程中有不同的行为。因此，需要在代码中明确指定模型的模式，以确保在转换和推理过程中得到正确的结果。

综上所述，pth模型转ONNX模型可以方便地在多个平台上部署和使用训练好的模型，需要仔细注意输入输出节点、动态轴和框架支持的操作等细节。

### 回答3：
PyTorch是一个非常流行和广泛使用的深度学习框架。在深度学习中，常常需要将训练得到的模型转换为一种可移植的格式，如ONNX。这样可以让我们在不同的框架和设备上使用模型。

将PyTorch模型转换为ONNX需要以下步骤。

第一步是安装必要的库和工具包。我们需要安装最新版本的PyTorch和ONNX。可以在PyTorch的官方网站和ONNX的GitHub页面上找到安装说明。

第二步是准备PyTorch模型。在PyTorch中，我们可以使用torch.save将模型保存为.pth文件。这个文件包含了模型的权重和架构。

第三步是使用torch.onnx.export将模型转换为ONNX格式。这个函数需要指定PyTorch模型、输入张量和输出文件的路径。我们还可以使用其他参数来设置转换的选项，如输入和输出名称、数据类型和设备类型等。

第四步是验证转换的结果。我们可以使用ONNX Runtime或其他支持ONNX格式的框架加载模型，输入数据并进行推理。通过比较转换前后的输出，我们可以确认转换的正确性。

需要注意的是，PyTorch模型和ONNX模型在一些细节上可能存在差异。例如，PyTorch中的一些操作可能没有对应的ONNX实现，或者ONNX中的一些操作可能需要特定的属性和参数。因此，在进行模型转换时，需要了解两种格式的差异，并根据实际需求进行调整。

总之，PyTorch模型转换为ONNX格式可以让我们更加方便地在不同的框架和设备上使用模型，是深度学习工作中不可或缺的一部分。