windows系统下如何将pt文件转为onnx文件

要将PT文件转换为ONNX文件，可以使用PyTorch的内置函数将PT文件转换为ONNX文件。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from torch.autograd import Variable

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pt')

# 将模型转换为ONNX格式
input_var = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
output_path = "./model.onnx"
torch.onnx.export(model, input_var, output_path, verbose=True)

在代码中，我们首先加载了一个PT模型，然后使用torch.onnx.export()函数将模型转换为ONNX格式。请注意，我们需要提供一个输入变量以及输出路径。在这个例子中，我们使用了一个随机生成的输入变量。这个函数还有一些其他的参数可以根据需要进行设置。

运行代码之后，会在当前目录下生成一个名为“model.onnx”的文件，这就是我们要的ONNX模型。

相关问题

如何将pt文件转为onnx文件

将PyTorch的.pt文件转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，需要进行以下步骤：

1. 安装ONNX和PyTorch。可以使用pip安装ONNX：

   pip install onnx

同时，确保安装了与.pt文件对应的PyTorch版本，例如：

   pip install torch==1.7.1

2. 加载PyTorch模型并将其转换为ONNX格式。可以使用以下代码：

   import torch
   import onnx

   # 加载PyTorch模型
   model = torch.load('model.pt')

   # 创建输入张量
   input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 假设输入张量的形状为(1, 3, 224, 224)
   input_tensor = torch.randn(input_shape)

   # 导出ONNX模型
   output_path = 'model.onnx'
   onnx.export(model, input_tensor, output_path)

在导出ONNX模型时，需要指定模型、输入张量和输出路径。导出后，可以使用ONNX Runtime等框架进行推理。

需要注意的是，不是所有的PyTorch模型都可以直接转换为ONNX格式。一些高级功能，例如动态图、控制流等，在ONNX中可能不被支持。在进行转换前，需要确保模型中不包含这些不支持的功能。

windows系统下将pt格式转onnx格式

可以使用以下两种方法将pt格式转换为onnx格式：

方法一：使用PyTorch官方提供的工具

1. 首先需要安装PyTorch和ONNX的Python库。可以使用以下命令安装：

pip install torch
pip install onnx

2. 使用PyTorch提供的脚本将pt格式转换为onnx格式。例如：

import torch
import onnx

# Load the PyTorch model
model = torch.load("model.pt")

# Export the PyTorch model to ONNX
input_data = torch.zeros(1, 3, 224, 224)
onnx.export(model, input_data, "model.onnx")

这将把名为"model.pt"的PyTorch模型转换为名为"model.onnx"的ONNX模型。

方法二：使用第三方工具

1. 安装MMdnn工具，可以使用以下命令安装：

pip install mmdnn

2. 使用MMdnn将pt格式转换为onnx格式。例如：

mmconvert -sf pytorch -iw model.pt -df onnx -om model.onnx

这将把名为"model.pt"的PyTorch模型转换为名为"model.onnx"的ONNX模型。