命令行best.pt 转换为 onnx模型

命令行`best.pt`通常是指一个预训练模型的最佳权重文件，这种格式可能是PyTorch常见的保存模型的方式，其中`.pt`代表`torch.save()`函数保存的Python字节码文件。如果你想要将这个PyTorch模型转换为ONNX（开放神经网络交换格式）模型，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经安装了必要的工具包，包括PyTorch、torchvision（如果需要的话），以及onnx和onnxmltools。

2. 使用以下Python脚本（假设你的模型名为`model`）：

import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet18 # 如果你的模型是resnet，这里换成相应的模型名
# 加载模型权重
model = resnet18(pretrained=True) if 'resnet' in best.pt else model.load_state_dict(torch.load('best.pt'))

# 将模型转换为eval模式（为了获取静态图）
model.eval()

# 导入onnx模块
from torch.onnx import export

# 定义一个占位符输入，通常是一个张量，大小为模型期望的输入形状
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) if 'resnet' in best.pt else torch.randn(1, input_shape)

# 指定输出路径
output_file = "best_model.onnx"

# 转换模型
export(model, input_tensor, f=output_file, opset_version=10) # 选择合适的opset版本

运行上述脚本后，`best_model.onnx`文件就生成了。在这个ONNX文件里，模型已经被转化为可以在多种平台使用的格式。