p2pnet中pt模型转onnx

在P2PNet中，PT模型通常指代PyTorch（简称PT）框架下的模型，而ONNX是一种跨平台的神经网络模型格式，用于分享和部署机器学习模型。如果你想要将P2PNet中基于PyTorch训练的模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：首先，确保已经安装了`torch`、`torch.onnx`和`onnx`库。

   pip install torch torchvision onnx

2. **保存模型**：使用PyTorch的`torch.jit.save()`函数保存模型为`.pt`格式，例如：

   model = YourP2PNetModel()
   scripted_model = torch.jit.script(model)
   scripted_model.save('model.pt')

3. **转换模型**：然后，加载`model.pt`文件，并使用`torch.onnx.export()`函数将其转换为ONNX格式：

   import onnx

   # 加载模型
   model = torch.jit.load('model.pt')

   # 设置输入张量
   input_shape = (1, input_channels, input_height, input_width)  # 根据实际模型需求填充
   dummy_input = torch.randn(input_shape)
   
   # 转换为ONNX模型
   with torch.no_grad():
       traced_scripted_model = torch.jit.trace(model, dummy_input)
       onnx_model_name = 'model.onnx'
       onnx_path = onnx_model_name
       traced_scripted_model.to_onnx(onnx_path)

4. **验证转换**：为了确保转换成功，你可以使用`onnx.checker.check_model()`检查ONNX模型，并用ONNX的工具如`onnx-simplifier`优化模型。

5. **注意事项**：
- 转换过程中可能会遇到精度损失，因为ONNX不支持所有PyTorch的功能。
- 模型的输入和输出数据类型需要匹配，且必须能够通过ONNX的反序列化过程。