torch.export.onnx

torch.onnx.export函数是PyTorch中用于将模型导出为ONNX格式的函数。ONNX是一种开放式的深度学习框架，可以用于在不同的平台和框架之间共享模型。torch.onnx.export函数接受以下参数：

1. model：要导出的PyTorch模型。
2. args：模型的输入参数，可以是一个张量或一个元组。
3. f：导出的ONNX文件的名称。
4. export_params：如果为True，则导出模型的参数。
5. opset_version：导出的ONNX版本。
6. do_constant_folding：如果为True，则将模型中的常量折叠。
7. input_names：模型的输入名称。
8. output_names：模型的输出名称。
9. dynamic_axes：动态轴的字典，用于指定输入和输出的变化轴。

使用torch.onnx.export函数可以将PyTorch模型导出为ONNX格式，以便在其他平台和框架中使用。

相关问题

举例说明 torch.export.onnx()

很抱歉，我之前给出的回答有误。实际上，PyTorch中没有名为`torch.export.onnx()`的函数。正确的函数是`torch.onnx.export()`，用于将模型导出为ONNX格式。下面是一个示例说明如何使用`torch.onnx.export()`函数：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 定义输入张量（例如，输入图像）
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个示例中，我们首先使用`torchvision.models`模块加载了一个预训练的ResNet-18模型。然后，我们定义了一个虚拟的输入张量`dummy_input`，它的形状是`(1, 3, 224, 224)`，表示一张RGB图像。最后，我们使用`torch.onnx.export()`函数将模型导出为ONNX格式，并指定导出的文件名为`resnet18.onnx`。通过设置`verbose=True`，我们可以获取更详细的导出过程信息。

执行上述代码后，将在当前目录下生成名为`resnet18.onnx`的ONNX模型文件，该文件可以在其他平台和框架中加载和使用。

请注意，在导出模型为ONNX格式时，可能需要对模型进行一些预处理和调整，以确保模型的兼容性和正确性。例如，您可能需要处理模型的输入和输出类型、调整模型的动态轴等。具体的处理方式取决于您的模型和使用情况。

torch.onnx.export

torch.onnx.export 是 PyTorch 中的一个函数，用于将训练好的模型导出为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他框架或平台上使用。这个函数有几个参数，包括模型对象、输入样例、输出文件路径等。通过调用该函数，可以将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，实现模型的跨平台部署和推理。