onnx转torch

### 将ONNX模型转换为PyTorch模型

为了将ONNX模型转换成PyTorch模型，可以利用`onnx2torch`工具来实现这一目标。此方法不仅简单易用，而且支持广泛的模型类型以及提供了高度可扩展的功能[^2]。

安装`onnx2torch`可以通过pip命令完成：

pip install onnx2torch

之后，通过Python脚本调用该库来进行转换操作如下所示：

import torch
from onnx2torch import convert

# 加载ONNX模型并指定输出的PyTorch模型文件名
pt_model = convert('path_to_your_onnx_model.onnx', 'output_pytorch_model.pt')

# 验证转换后的模型是否正常工作
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入尺寸为 (batch_size=1, channels=3, height=224, width=224)
with torch.no_grad():
    output = pt_model(dummy_input)

print(output.shape)

这段代码展示了如何使用`convert()`函数读取给定路径下的`.onnx`文件，并将其保存为PyTorch格式(`.pt`)。此外，在成功转换后，还可以创建虚拟数据集用于初步验证新模型的行为是否符合预期。

值得注意的是，对于一些复杂的网络架构或是含有特殊运算符的情况，可能需要额外配置或调整才能顺利完成整个流程。因此建议先尝试简单的例子再逐步过渡到更复杂的应用场景中去。