如何进行pt模型转onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的模型，可以使用PyTorch官方提供的torch.onnx模块，具体步骤如下：

1. 安装ONNX运行时库：首先需要安装ONNX运行时库，可以使用pip命令进行安装：`pip install onnxruntime`

2. 导出PyTorch模型：使用PyTorch的`torch.onnx.export()`函数将PyTorch模型导出为ONNX格式，该函数的参数包括模型、输入数据、输出文件名、是否转化为动态图等。例如：

import torch
import torchvision

# 加载PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18()
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出ONNX格式模型
torch.onnx.export(model, input_data, "resnet18.onnx", verbose=True)

3. 加载并测试ONNX模型：使用ONNX Runtime库加载导出的ONNX文件，并使用测试数据进行验证。例如：

import onnxruntime

# 加载ONNX模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 准备测试数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224).numpy()

# 运行模型
outputs = sess.run(None, {"input": input_data})

print(outputs[0].shape)

注意，PyTorch模型转换为ONNX格式的模型需要满足一些限制，例如模型中只能使用支持ONNX格式的运算，且输入输出的维度、形状等需要明确指定。在导出模型时，可以使用`opset_version`参数指定ONNX的版本，以满足不同的需求。