什么库支持torch.onnx.export

支持torch.onnx.export的库是PyTorch。这个库提供了torch.onnx.export函数，用于将PyTorch模型导出为ONNX格式。该函数需要传入三个参数：mode（torch.nn.Module、torch.jit.ScriptModule或torch.jit.ScriptFunction）、需要转换的模型和args（元组或torch.Tensor）。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [torch.onnx.export详细介绍](https://blog.csdn.net/jiong9412/article/details/125383053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

torch.onnx.export()

`torch.onnx.export()`是PyTorch提供的一个函数，用于将PyTorch模型转换为ONNX（开放神经网络交换格式）模型。这个功能允许你在保持模型结构不变的情况下将其部署到不支持PyTorch的环境中，比如移动设备、服务器或深度学习框架集成的服务。

以下是基本的调用语法：

from torch.onnx import export

def export_to_onnx(model, input_data, output_file, opset_version=11):
    # 确保模型是在评估模式下
    model.eval()
    
    # 设置为不跟踪梯度
    with torch.no_grad():
        traced_model = torch.jit.trace(model, input_data)  # 或者使用model.train().eval() if your model has dynamic shapes
        
    # 进行实际的ONNX导出
    torch.onnx.export(traced_model,  # 输入是TracedModule对象
                      input_data,  # 输入张量或数据集
                      output_file,  # 输出ONNX文件路径
                      opset_version=opset_version,  # 指定ONNX版本，保证兼容性
                      input_names=['input'],  # 输入名称列表
                      output_names=['output'],  # 输出名称列表
                      dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # 动态轴设置，如batch维度
                                    'output': {0: 'batch_size'}})

export_to_onnx(model, input_data, 'model.onnx', opset_version=11)

其中，`opset_version`是一个关键参数，它表示ONNX规范的版本，选择较高的版本通常能得到更好的兼容性，但也可能导致更老版本的环境无法解析。

在使用`torch.onnx.export()`之前，确保你的PyTorch模型是静态图形式（常量形状），因为ONNX不支持动态计算图。如果模型的形状依赖于输入数据，你需要先通过`torch.jit.trace()`或者其他方式固定模型的形状。

No module named torch.onnx.export

"no module named torch.onnx.export" 这是一个Python错误提示，通常发生在尝试使用PyTorch库中的ONNX导出功能时。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型，可以方便地在不同的深度学习框架间转换模型。`torch.onnx.export`是PyTorch提供的一个函数，用于将模型及其权重转换为ONNX格式。

这个错误可能有以下几个原因：
1. 您的环境中可能缺少torch.onnx模块，这可能是由于安装了旧版本的PyTorch，没有包含此功能，或者是直接忽略了onnx部分的安装。
2. `export`函数可能需要特定版本的PyTorch才能运行，检查您的PyTorch版本是否支持该功能。
3. 函数导入时路径不对，确认您是在正确的文件夹或者已经激活了含有所需模块的虚拟环境。

要解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
1. 确认已安装最新版的PyTorch，特别是包含了ONNX支持的版本。
2. 使用`pip install onnx torch==x.x.x torchvision==x.x.x -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`这样的命令安装对应版本的torch、onnx和torchvision。
3. 验证导入路径是否正确，在导入函数前添加`import torch.onnx`。