对于比较复杂的大模型，如何从torch转为onnx格式

对于比较复杂的大模型，将其从PyTorch转换为ONNX格式通常涉及以下几个步骤[^1]：

1. **加载模型**：

   model = ...  # 这里替换为实际的复杂模型实例

2. **设置模型输入**：

   dummy_input = torch.randn(batch_size, channels, height, width, device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

确保输入参数（如batch_size、channels、height和width）与实际运行时的数据形状匹配。

3. **导出模型**：

   torch.onnx.export(
       model,
       dummy_input,  # 输入张量
       "complex_model.onnx",  # 输出文件名
       export_params=True,  # 是否保存模型参数
       opset_version=11,  # ONNX版本
       do_constant_folding=True,  # 是否折叠常量计算
       input_names=['input'],  # 输入节点名称
       output_names=['output'],  # 输出节点名称
       dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}},  # 动态轴映射
       verbose=False  # 输出详细信息
   )

注意这里的opset_version可以根据需求选择合适的ONNX版本，动态轴映射确保模型能在不同大小的输入上运行。

4. **验证转换结果**：

   onnx_model = onnx.load("complex_model.onnx")
   onnx.checker.check_model(onnx_model)

进行模型校验以确保转换后的ONNX模型无误。