将ONNX模型转换为PyTorch模型

要将ONNX模型转换为PyTorch模型，需要安装ONNX和PyTorch库，并使用onnx模块中的函数将ONNX模型加载为PyTorch模型。以下是一个简单的代码示例：

import torch
import onnx

# 定义输入
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 加载ONNX模型
model_onnx = onnx.load("example_model.onnx")

# 将ONNX模型转换为PyTorch模型
model_pth = onnx_to_pytorch(model_onnx)

# 将PyTorch模型运用到输入上
output = model_pth(x)

# 打印输出
print(output)

注意：`onnx_to_pytorch()` 函数在PyTorch中不是内置函数，需要手动定义或从第三方库中获取。另外，将ONNX模型转换为PyTorch模型可能会丢失一些信息，因此它可能不完全等效于原始ONNX模型。

相关问题

将ONNX模型转换为PyTorch模型报错AttributeError: 'ModelProto' object has no attribute 'training'

这个错误通常是由于ONNX模型的版本问题导致的，需要将ONNX模型的版本降低到较低的版本。可以尝试使用以下步骤：

1. 安装onnx包：`pip install onnx`

2. 将ONNX模型转换为PyTorch模型：

   import onnx
   from onnx2pytorch import ConvertModel

   onnx_model = onnx.load('model.onnx')
   pytorch_model = ConvertModel(onnx_model)

3. 如果出现错误，可以尝试使用onnx的API将模型版本降低：

   import onnx
   from onnx import version_converter

   onnx_model = onnx.load('model.onnx')
   converted_model = version_converter.convert_version(onnx_model, target_version=9)
   converted_model_file = 'converted_model.onnx'
   onnx.save(converted_model, converted_model_file)

4. 将转换后的ONNX模型再次转换为PyTorch模型：

   pytorch_model = ConvertModel(converted_model)

如果还是无法解决问题，可以尝试更新或降低PyTorch版本。

将onnx模型转为pytorch模型

可以使用onnx包将ONNX模型转换为PyTorch模型。以下是将ONNX模型转换为PyTorch模型的示例代码：

import onnx
import torch
from onnx2pytorch import convert

# Load ONNX model
onnx_model = onnx.load("model.onnx")

# Convert ONNX model to PyTorch model
pytorch_model = convert(onnx_model)

# Save PyTorch model
torch.save(pytorch_model.state_dict(), "model.pth")

在这里，我们首先使用onnx.load()函数加载ONNX模型。然后，我们使用onnx2pytorch.convert()函数将ONNX模型转换为PyTorch模型。最后，我们使用torch.save()函数将PyTorch模型保存为.pth文件。