.pt格式怎么转onnx

将PyTorch模型转换成ONNX格式可以使用ONNX官方提供的工具 `onnx-coreml`, `onnx-tensorflow` 或 `onnxruntime`。其中 `onnxruntime` 是微软推出的高效的ONNX运行时，可以将PyTorch模型转换成ONNX格式。

以下是使用 `onnxruntime` 将PyTorch模型转换成ONNX格式的步骤：

1. 安装 `onnxruntime`：

pip install onnxruntime

2. 加载PyTorch模型：

import torch
from torchvision.models import resnet18

model = resnet18(pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

3. 将PyTorch模型转换成ONNX格式：

import onnxruntime
import numpy as np

ONNX_FILE_PATH = "resnet18.onnx"

# Export the PyTorch model to ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, ONNX_FILE_PATH, verbose=True)

# Load the ONNX model
onnx_model = onnxruntime.InferenceSession(ONNX_FILE_PATH)

在导出过程中，我们需要指定 ONNX 文件的路径和输入的 dummy_input。导出的 ONNX 文件可以使用 `onnxruntime` 或其他支持 ONNX 的框架进行加载和推理。

注意：PyTorch模型中可能包含一些操作，在转换成ONNX格式时可能会出现不支持的操作或转换错误。在这种情况下，您需要手动编写转换代码，或者使用其他工具进行转换。