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。

yolo11 torch.onnx.export函数详解

### 使用 `torch.onnx.export` 导出 PyTorch 模型到 ONNX

#### 函数签名
`torch.onnx.export()` 的函数定义如下：

def export(
    model,
    args,
    f,
    export_params=True,
    verbose=False,
    training=TrainingMode.EVAL,
    input_names=None,
    output_names=None,
    operator_export_type=None,
    opset_version=None,
    _retain_param_name=True,
    do_constant_folding=True,
    dynamic_axes=None,
    keep_initializers_as_inputs=None,
    custom_opsets=None,
    enable_onnx_checker=True,
    use_external_data_format=False
)

此函数用于将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式[^4]。

#### 参数说明
- **model**: 要导出的 PyTorch 模型实例。
- **args**: 输入张量或元组形式的输入数据，这些数据会被传递给模型以获取前向传播的结果。
- **f**: 输出文件名或类文件对象，可以是一个字符串路径或打开的文件句柄。
- **export_params** (bool): 是否要导出参数，默认为 True。
- **verbose** (bool): 如果设置为 True，则会在控制台打印详细的调试信息。
- **training** (bool or TrainingMode enum value): 表明是否处于训练模式；默认情况下是在评估模式下运行。
- **input_names**, **output_names** (list of str): 列表中的字符串分别对应于 ONNX 图中输入和输出节点的名字。
- **operator_export_type** (enum, optional): 控制如何处理自定义算子，默认为 None。
- **opset_version** (int, optional): 目标 ONNX 版本号。
- **do_constant_folding** (bool, optional): 启用常数折叠优化，默认启用。
- **dynamic_axes** (dict, optional): 描述动态维度的信息字典。
- **keep_initializers_as_inputs** (bool, optional): 将初始化器保留为输入变量，默认行为取决于所使用的 ONNX 运行时版本。

#### 实际案例 - YOLOv11 模型导出至 ONNX

假设有一个名为 `YOLOv11Model` 的预训练好的检测网络，并希望将其保存成 ONNX 文件以便后续部署或其他框架使用。以下是具体操作方法：

import torch
from yolov11 import YOLOv11Model  # 假设这是你的YOLO v11实现模块

# 加载已有的yolov11权重并切换到eval状态
model = YOLOv11Model(pretrained_weights='path/to/yolov11.pth')
model.eval()

# 创建虚拟输入样本供导出过程调用forward()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 608, 608)

# 设置输出文件位置以及一些其他选项
output_file = "yolov11.onnx"
input_names = ["image"]
output_names = ["boxes", "scores"]

# 执行导出命令
with torch.no_grad():
    torch.onnx.export(
        model=model,
        args=dummy_input,
        f=output_file,
        export_params=True,
        opset_version=11,
        do_constant_folding=True,
        input_names=input_names,
        output_names=output_names,
        dynamic_axes={
            'image': {0: 'batch_size'},  # batch size is variable
            'boxes': {0: 'batch_size'},
            'scores': {0: 'batch_size'}
        }
    )

这段代码展示了如何通过提供必要的配置项来成功地把一个复杂的计算机视觉任务——目标检测算法（如YOLO系列之一）转化为通用性强、跨平台兼容度高的ONNX格式表示。