怎么将pth模型转成onnx文件

可以使用pytorch中的torch.onnx工具将pth模型转成onnx文件。具体的步骤包括：先定义一个pytorch模型，然后使用torch.onnx.export()函数将模型导出成onnx格式的文件。具体的代码实现可以参考pytorch官方文档中的章节“Exporting a Model”。

相关问题

python 怎么将自己的pth模型转成onnx文件

你可以使用以下代码将自己的.pth模型转成ONNX文件：

import torch
import torch.onnx

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 设置输入张量形状，注意输入形状必须和模型定义的输入形状一致
input_shape = (1, 3, 224, 224)
x = torch.randn(input_shape)
  
# 模型转成ONNX文件
torch.onnx.export(model, x, 'model.onnx', input_names=['input'], output_names=['output'], opset_version=11)

其中，`model.pth`是你的模型文件名，`model.onnx`是输出的ONNX文件名，`input_names`和`output_names`是模型输入和输出的名称。

怎么将pth文件转成onnx文件

你可以使用PyTorch官方提供的torch.onnx.export()方法来将.pth文件转成.onnx文件。具体操作可参考以下示例代码：

import torch.onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 输入张量大小
input_shape = (1, 3, 224, 224)

# 将PyTorch模型转换成ONNX模型
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch'}, 'output': {0: 'batch'}}
onnx_model = torch.onnx.export(model, torch.randn(input_shape), 'model.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

在上述代码中，我们首先加载了PyTorch模型，然后指定了输入张量的大小。接着，我们使用torch.onnx.export()方法将PyTorch模型转换成ONNX模型，并指定了输出文件名为model.onnx。

注意，在使用torch.onnx.export()方法时，需要指定输入张量的大小，并将输入和输出张量名称传入input_names和output_names。此外，还需要指定动态轴，即哪一维是可以变化的（比如batch_size），并将其传入dynamic_axes。最后，通过verbose参数可以指定输出转换过程的详细信息。