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 textcnn 转onnx

将PyTorch中的TextCNN模型转为ONNX格式的步骤如下：

首先，确保你已经安装了PyTorch和ONNX两个库。然后，导入所需的库：

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

接下来，初始化你的TextCNN模型并加载预训练的权重：

from textcnn import TextCNN

# 初始化TextCNN模型
model = TextCNN()

# 加载预训练的权重
model.load_state_dict(torch.load('textcnn_model.pth'))

然后，将输入和输出的示例数据加载到模型中，并进行前向传播：

# 示例输入数据
example_input = torch.randn(1, num_channels, input_size)

# 使用模型进行前向传播
example_output = model(example_input)

现在，将模型转化为ONNX格式，并保存到本地文件：

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 将模型转为ONNX格式
onnx_model = onnx.export(model, example_input, 'textcnn_model.onnx', opset_version=10)

最后，在本地目录中生成了一个名为'textcnn_model.onnx'的ONNX模型文件。你可以使用该文件来在其他平台上加载和运行该模型。

这就是将PyTorch中的TextCNN模型转为ONNX格式的基本步骤。根据你的实际情况，可能需要根据模型的不同进行适当的调整和修改。

yolov8pt转为onnx

将 YOLOv8pt 转为 ONNX 格式，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 onnx 和 onnxruntime 包
2. 将 YOLOv8pt 模型转为 PyTorch 模型
3. 使用 onnx.export() 函数将 PyTorch 模型转为 ONNX 格式

具体实现代码如下：

import torch
import onnx
import onnxruntime

# 加载 YOLOv8pt 模型
model = torch.load('yolov8pt.pth')

# 将 YOLOv8pt 转为 PyTorch 模型
model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov8pt.onnx', verbose=True)

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('yolov8pt.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('yolov8pt.onnx')

# 推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
print(ort_outputs)