pycharm里将.pt文件格式转化成onnx文件

在PyCharm中将`.pt`（通常表示PyTorch模型文件）转换为`.onnx`（ONNX格式的模型文件），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要有一个已经训练好的PyTorch模型，这个模型应该是保存在`.pt`文件格式的。

2. 安装必要的库：确保你已经安装了`torch`, `torchvision`, 和 `onnx` 或者 `onnxmltools` 库。如果没有安装，可以在命令行或者终端通过`pip install torch torchvision onnx` 或 `pip install onnxmltools` 来安装。

3. 导入并加载模型：

   import torch
   from torch import nn
   model = torch.load('your_model.pt')  # 替换为你的模型路径

4. 将模型转换为ONNX：

   try:
       input_shape = (1,) + tuple(model.input_size)  # 获取模型期望的输入形状
       example_input = torch.randn(input_shape)  # 创建随机输入样本
       
       # 使用torch.onnx.export()函数转换模型
       with torch.no_grad():
           torch_out = model(example_input)
           torch.onnx.export(model,  # 模型
                             example_input,  # 输入张量
                             'output.onnx',  # 输出文件名
                             export_params=True,  # 是否包含权重参数
                             opset_version=10,  # ONNX版本
                             do_constant_folding=True,  # 是否折叠常量
                             input_names=['input'],  # 输入节点名称
                             output_names=['output']  # 输出节点名称
                            )
       print("Model successfully converted to ONNX.")
   except Exception as e:
       print(f"Error occurred during conversion: {e}")

5. 检查转换后的模型：
- 可以使用`onnx.checker.check_model()`来检查转换是否成功。
- 有时需要安装`onnxruntime`库来运行ONNX模型并验证转换结果。