pth模型转换为onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的代码如下：

import torch
import torch.onnx as onnx
import torchvision.models as models

# 定义输入数据
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 加载PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置模型为eval模式
model.eval()

# 导出ONNX模型
onnx.export(model, example_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个例子中，我们首先定义了一个example_input作为输入数据，然后加载了一个预训练的ResNet-18模型。在导出ONNX模型之前，我们需要将模型设置为eval模式，以确保模型的输出是确定的。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"。

相关问题

将训练好的pth模型转换为onnx

将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式的代码如下：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 加载训练好的PyTorch模型
model = torch.load("model.pth")

# 设置模型为eval模式
model.eval()

# 定义输入数据
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出ONNX模型
onnx.export(model, example_input, "model.onnx", verbose=True)

在这个例子中，我们首先加载了一个训练好的PyTorch模型，然后将模型设置为eval模式。我们还定义了一个example_input作为输入数据。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"model.onnx"。

如何加载静态图的pth模型并转换成onnx格式

您可以使用PyTorch中的torch.onnx模块，将静态图的pth模型转换成onnx格式。首先，要确保已经安装了PyTorch和onnx模块。然后，您可以使用以下代码加载模型并将其转换为onnx格式：

import torch
import torchvision

# 加载模型
model = torchvision.models.resnet18()
input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 定义输入形状

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

在这个例子中，我们使用了PyTorch官方提供的ResNet18模型，并将其转换成了ONNX格式。dummy_input是一个随机的张量，用来作为输入数据的占位符，而"resnet18.onnx"是导出的ONNX模型的文件名。如果您需要将其他的pth模型转换为ONNX格式，只需将加载模型的代码替换为您自己的模型即可。