pth转onnx后,onnx模型网络层的名字都是以"/"分割,怎么优化,让onnx自动命名

当你将PyTorch (.pth)模型转换为ONNX (.onnx)文件后，确实可能出现层级结构以斜杠("/")分隔的情况，这是因为ONNX使用了一种基于树形结构的方式来表示神经网络。ONNX模型默认会保持这种层级结构，以便清晰地反映出模型的架构。

如果你想要简化模型名称并使其更易读，可以考虑以下几个优化步骤：

1. **修改模型前：**在转换前，你可以尝试在PyTorch模型中对名称做规范化处理。例如，在定义模块时使用更具描述性的函数名或者类名，而不是默认的`nn.Linear`或`nn.Conv2d`等。

2. **使用torch.onnx.export的options参数：**在调用`torch.onnx.export`时，可以提供一个`opset_version`参数指定ONNX版本，并传入一个自定义的`custom_opsets`字典，其中包含自定义的命名规则。例如：

   torch.onnx.export(model, input, "optimized_model.onnx", opset_version=10,
                     operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX_ATEN_FALLBACK,
                     custom_opsets={
                         'my_module': {'domain': '', 'version': 1}
                     })

这里可以定义一个新的节点域`my_module`，然后在转换过程中使用这个域来替换原来的层级路径。

3. **使用Python脚本后处理：**如果ONNX工具无法满足你的需求，还可以考虑在转换后使用Python的ONNX库或其他第三方工具（如onnx-simplifier或onnxmltools），手动修改模型的图结构，删除多余的斜杠并统一命名。

不过请注意，优化后的模型可能需要验证其兼容性和功能是否与原始模型一致。