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。