torch.onnx.export(）转换onnx文件时，怎么将权重参数张量转移到cpu？

在torch.onnx.export()函数中，可以通过指定参数"export_params=True"来将权重参数张量也导出到ONNX文件中。同时，可以通过在转换前将所有张量移动到CPU上，即使用.cpu()函数来实现将权重参数张量转移到CPU上。具体示例如下：

import torch

# 构建模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 10)
self.linear2 = torch.nn.Linear(10, 10)

def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = self.linear2(x)
return x

model = MyModel()

# 生成随机输入
x = torch.rand(1, 10)

# 将模型所有张量移动到CPU
model.cpu()

# 导出ONNX文件
torch.onnx.export(model, x, "mymodel.onnx", export_params=True)

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torch.onnx.export 无尺度信息

`torch.onnx.export` 是 PyTorch 中用于将模型导出为 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的一个函数。ONNX 是一种跨框架的模型交换格式，但默认情况下，它并不包含原始数据的尺度信息，如图片的大小或输入张量的量化级别等。

当你使用 `torch.onnx.export` 导出模型时，如果模型对输入有特定的预处理步骤（例如，归一化到某个范围），这些细节不会直接反映在 ONNX 文件中。ONNX 模型通常只保存网络结构、节点及其权重，而不保留训练或应用时的具体数值上下文。

如果你需要保存这些额外的信息，比如像素值的范围，一般是在模型训练或转换过程中记录，并在后续运行时通过元数据或者其他形式附加到模型上。在实际部署中，你需要提供一个预处理步骤，以便复现模型在训练时的输入处理。

在哪里可以找到YOLOv8生成的.onnx文件输出路径？如果我想要将.pt文件转换为.onnx，应该如何指定源文件路径？

在YOLOv8的训练过程中，生成的.onnx模型输出路径通常会在训练配置文件（例如 Darknet的cfg文件或yaml文件）中指定。在这些配置文件中，有一个名为`save_path`或`model.save_path`的地方，用于定义训练结束后模型的保存位置，默认会生成`.weights`（权重文件）和`.backup`（备份文件），.onnx文件则可能直接在这个目录下以`.onnx`结尾。

如果你想将`.pt`（PyTorch模型）转换为`.onnx`，你可以使用第三方库，如`torch2onnx`或`onnxmltools`。这里是一个简单的例子：

import torch
from torch2onnx import to_onnx

# 指定源文件路径，假设你的模型名称是'model'
model = torch.load('path_to_your_model.pt')

# 将模型放到评估模式（这对onnx转化很重要）
model.eval()

# 定义输入张量（通常是BCHW格式，其中B代表batch size，C是channels，H和W是height和width）
input_tensor = torch.randn(1, 3, your_image_height, your_image_width)

# 转换为ONNX模型，并指定输出路径
output_file = 'path_to_save_your_model.onnx'
to_onnx(model, input_tensor, export_params=True, opset_version=10, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'])

这里的`path_to_your_model.pt`是你`.pt`文件的实际路径，`your_image_height`和`your_image_width`应该替换为你想要转化模型时的实际输入大小。