pytorch模型转onnx

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于深度学习模型的开放式标准格式。

要将PyTorch模型转换为ONNX，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了PyTorch和ONNX。可以通过在终端中运行适当的安装命令来完成安装。

2. 在PyTorch中加载并训练你的模型。确保模型已经被训练并达到你期望的性能。

3. 通过使用torch.onnx.export()函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。此函数接受三个参数：模型，一个用于输入样本的示例张量，以及要保存ONNX模型的文件路径。例如：

   import torch
   import torchvision
   
   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
   torch.onnx.export(model, example_input, "resnet18.onnx")

4. 在运行上述代码后，你将在当前工作目录中找到"resnet18.onnx"文件，其中包含了转换后的ONNX模型。

5. 可以使用ONNX Runtime、TensorRT等支持ONNX的推理引擎来加载并运行ONNX模型。这些库提供了高性能的推理功能，并允许你在多种硬件上运行ONNX模型。

总结一下，将PyTorch模型转换为ONNX只需几个简单的步骤，这使得我们能够在不同的深度学习框架和硬件平台上进行模型部署和推理。