确认PyTorch和ONNX版本兼容性 怎么确认

在使用PyTorch模型导出为ONNX格式并在其他环境中运行之前，确认版本兼容性非常重要。ONNX是一种跨框架的模型交换格式，但是不同版本的PyTorch和ONNX可能会存在一些不兼容。以下是一些步骤来检查它们的兼容性：

1. **查看PyTorch版本**:
- 打开命令行或终端。
- 输入 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来查看当前安装的PyTorch版本。

2. **查看ONNX版本**:
- 你可以通过 `pip list | grep onnx` 或者在Python中执行 `import onnx; print(onnx.__version__)` 来获取ONNX的版本。

3. **测试兼容性**:
- 使用PyTorch提供的 `torch.onnx.export` 函数将模型转换为ONNX时，需要指定ONNX的版本（例如，`opset_version=11`），确保它与目标环境的ONNX版本匹配。
- 运行 `torch.onnx.export(model, input, 'model.onnx', opset_version=your_onnx_version)`，其中 `model` 是PyTorch模型实例，`input` 是输入数据。

4. **验证模型**:
- 将转换后的ONNX模型用目标环境中的onnx-tools库（例如 `onnx` 或 `onnxruntime`) 加载，然后进行推理或检查模型结构，看是否能正常运行。

5. **查看兼容性指南**:
- 参考ONNX的官方文档，特别是关于版本更新的部分，比如[ONNX版本兼容性](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Release_Notes.md)。

6. **遇到问题时**:
- 如果发现不兼容，可能需要更新PyTorch或降级到更早的版本，或者等待ONNX更新来支持你的PyTorch版本。