onnx文件怎么转换成py文件

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放源码的格式，用于表示机器学习模型，可以跨多种框架导出和加载。将ONNX文件转换成Python文件通常不是直接操作，因为ONNX本身就是模型结构的描述，而不是实际的代码。

如果你需要将ONNX模型转换为可以在Python环境中运行的函数或类，一般需要通过以下几个步骤：

1. **安装依赖库**：首先需要安装`onnx`、`onnxmltools`和`sklearn-onnx`等库，如果使用的是TensorFlow或PyTorch生成的ONNX模型，还需要对应的转换工具。

pip install onnx onnxmltools sklearn-onnx tensorflow-onnx (取决于你的模型来源)

2. **加载ONNX模型**：使用`onnx.load()`函数从ONNX文件加载模型。

import onnx
model = onnx.load('path_to_your_onnx_model.onnx')

3. **转换为Python函数或类**：使用`sklearn-onnx`或对应框架的转换工具，如`tf2onnx`或`torch2onnx`将ONNX模型转为Python可执行的形式。这个过程会生成一个新的Python模块或类。

# 示例用法：
from skl2onnx import to_onnx
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType

initial_type = [('input', FloatTensorType([None, input_shape]))]
onnx_model = to_onnx(model, initial_types=initial_type)

# 然后你可以保存这个Python模块到.py文件
with open('model.py', 'w') as f:
    f.write(onnx.to_pyfunc(onnx_model).__code__.co_code)

4. **加载并使用转换后的代码**：现在你可以直接导入并使用这个.py文件中的函数或类来进行预测了。

注意，这只是一个简化示例，实际过程中可能会根据具体模型的复杂性和需求有所不同。此外，转换后的方法可能无法保留原始模型的所有功能，特别是对于复杂的动态图模型。