torch转onnx

Torch是一个流行的深度学习框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开源的标准格式，用于表示机器学习模型。将PyTorch模型转换成ONNX格式的目的是为了便于跨平台部署，例如在没有安装PyTorch的环境中运行模型。

以下是将PyTorch模型转换为ONNX的基本步骤：

1. **加载模型**：首先，你需要导入必要的库，并加载训练好的PyTorch模型。

import torch
model = YourTrainedModel()

2. **检查兼容性**：确保你的模型支持ONNX导出。某些复杂的操作或者自定义层可能不被完全支持，可以尝试替换掉它们。

if torch.onnx.is_scriptable(model):
    print("模型支持ONNX导出")
else:
    print("模型不支持ONNX导出，需要修改模型结构")

3. **准备输入数据**：创建一组代表典型输入的数据，因为ONNX导出的是静态图，它需要一个固定的输入形状和类型。

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

4. **导出模型**：

output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, input_data, output_path, verbose=True)

`verbose=True` 选项会提供导出过程中的详细信息。

5. **验证转换结果**：使用ONNX Runtime或者其他工具验证模型是否能正确地运行在ONNX上。