把训练的模型转换成ONNX pytorch

您好！感谢您的提问。关于将训练的模型转换成ONNX或PyTorch格式，您可以参考一些开源工具和库，比如ONNX Runtime、PyTorch的官方工具等，这些工具支持将一些常见的深度学习模型转换成ONNX和PyTorch格式。具体使用方法可以参考这些工具的官方文档和示例代码。希望能帮到您！

相关问题

人脸模型转换成onnx

人脸模型转换成ONNX是将已经训练好的模型从ckpt格式转换为ONNX格式的过程。通过将模型转换为ONNX格式，可以在不同的平台上使用ONNX Runtime来进行推理。下面是一个可能的转换过程：

1. 首先，确保你已经安装了相关的库和工具，比如PyTorch和ONNX。

2. 加载已经训练好的人脸检测模型ckpt。

3. 创建一个输入张量，并将其传入模型中，以获得输出张量。

4. 使用torch.onnx.export()函数将模型转换为ONNX格式，并将输出保存到一个文件中。

5. 现在你已经成功将人脸模型转换成ONNX格式了，你可以在其他平台上使用ONNX Runtime进行推理。

pytorch 模型转换为onnx模型的简单示例

当你使用 PyTorch 训练好一个模型后，你也可以把这个模型导出成 ONNX 格式，以便在其他框架中使用，或者在生产环境中使用。下面是一个简单的示例代码，用于将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

import torch
import torchvision
import onnx

# 加载 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个 PyTorch 示例输入
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个示例中，我们加载了一个预训练的 ResNet18 模型，并将其设置为评估模式。接下来，我们创建了一个示例输入（1 个样本，3 个通道，224 * 224 的图像），并使用 `torch.onnx.export` 函数将模型导出为 ONNX 格式。在这个函数中，我们需要提供模型、输入、输出、导出文件名等参数，这里我们只需要提供模型和输入。`verbose` 参数用于控制输出信息的详细程度。