pythorch 怎么把微调的模型保存为onnx格式

在PyTorch中将微调后的模型转换为ONNX格式通常涉及以下步骤：

1. **加载预训练模型**[^1]:
- 使用`torch.onnx.export`函数，确保你在导出之前已经将模型设置到评估模式（`.eval()`）以避免dropout和其他动态操作。

   # 假设model是一个已微调的PyTorch模型
   model.eval()
   input_names = ['input']  # 输入节点的名字
   output_names = ['output']  # 输出节点的名字
   input_shape = (1, C, H, W)  # 根据实际输入尺寸替换

   # 记录当前的运行时环境
   torch.onnx.set_training(model, False)

   # 定义要用于导出的张量
   dummy_input = torch.randn(*input_shape)
   traced_script_module = torch.jit.trace(model, dummy_input)

   # 导出模型
   export_path = "model.onnx"
   torch.onnx.export(traced_script_module, dummy_input, export_path,
                     input_names=input_names, output_names=output_names)

2. **模型提取**:
- 如果原始模型不是ONNX格式，可能需要使用`onnx.utils.Extractor`来提取模型结构，如上面代码所示。

3. **完成处理并保存**:
- `extract_model`函数会返回一个提取后的模型，可以直接保存为ONNX文件。

   # ... (继续之前的代码)
   onnx.save(extracted, output_path)

这样就将微调的PyTorch模型保存为ONNX格式，后续可以在ONNX兼容的环境中进行推理。