Python模型转Onnx

要将Python模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了ONNX和ONNX Runtime。可以使用以下命令安装：

   pip install onnx
   pip install onnxruntime

2. 使用PyTorch将模型导出为ONNX格式。首先，导入必要的库：

   import torch
   import onnx

3. 加载并准备好您的训练好的PyTorch模型：

   model = torch.load('best.pt')
   model.eval()

4. 定义输入和输出的名称：

   input_names = ['input']
   output_names = ['output']

5. 创建一个示例输入张量，它的形状应该与模型期望的输入形状相匹配：

   example = torch.randn(1, 3, 320, 320)

6. 使用`torch.onnx.export()`函数将模型导出为ONNX文件：

   torch.onnx.export(model, example, 'best.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, verbose=True)

7. 现在，您已经将模型成功转换为ONNX格式，并将其保存为`best.onnx`文件。您可以使用ONNX库中的`onnx.load()`函数加载该模型，并使用`onnx.checker.check_model()`函数检查模型是否有问题。

请注意，这只是将Python模型转换为ONNX格式的一种方法，具体步骤可能会根据您使用的库和模型类型而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch模型(.pt)转onnx模型(.onnx)的方法详解(1)](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/127601368)[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: 50%"]
- *2* [Pytorch模型转onnx打包部署(完全脱离pytorch)](https://blog.csdn.net/qq_44932092/article/details/127756016)[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: 50%"]
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