torchscript转onnx

TorchScript是一个将PyTorch模型转换为可执行脚本的框架，而ONNX是一种跨平台的、开放的格式，可以用作深度学习模型的通用表示。将TorchScript模型转换为ONNX格式，可以使模型在不同的平台、框架及硬件上运行，与其他深度学习框架进行集成，提高模型的生产性和可移植性。

TorchScript 转ONNX需要分为两步：

首先将TorchScript模型转换为ONNX中间表示(IR，Intermediate Representation)，可以使用torch.onnx.export方法将模型导出为ONNX格式。

导出ONNX模型时，需要指定输入的形状和类型以及输出的节点，此外还需指定输出的文件名。这里需要注意，PyTorch的模型在转换为ONNX模型时，可能会发生精度损失或因为不支持的操作而失败，需要进行一些规避或调整操作。

然后，将ONNX的中间表示转换为可执行模型，这可以通过onnxruntime等框架进行实现。onnxruntime是用于部署深度学习模型的高性能引擎，支持C++，C#，Python等多种编程语言和平台，可以在多种硬件上高效地运行深度学习模型。

在此之前还需要注意的是，随着TorchScript的不断发展，pytorch与onnx的整合会越来越完善，也就会有越来越多的情况下，TorchScript模型在转换成ONNX时，可以不必转换为中间表示，而可直接导出为ONNX模型。

总之，将TorchScript模型转换为ONNX格式可以有效地提高模型的生产性和可移植性，并为模型的部署提供了更多的选择。

相关问题

torch pt转onnx

要将PyTorch中的.pt模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作。首先，确保已安装好ONNX和Caffe2。然后，根据引用中的指示安装最新版本的PyTorch。接下来，根据引用中的示例代码，使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX文件。在导出的过程中，可以设置参数来控制导出的行为，如是否导出参数、是否启用训练模式等。最后，根据引用中的说明，导出的onnx文件将会在与best.pt相同的目录中生成。请注意，如果onnx文件大小不是.pt文件大小的两倍，可能意味着转换过程出错了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch转onnx、torchscript方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38694699/13711247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pt权重文件转onnx详解（记录）](https://blog.csdn.net/weixin_44312422/article/details/121510796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [torch.onnx.export():将pytorch模型转换为.onnx模型](https://blog.csdn.net/QFJIZHI/article/details/105245292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

Starting TorchScript export with torch 1.5.1... TorchScript export success, saved as ./weights/best.torchscript.pt ONNX export failure: No module named 'onnx' CoreML export failure: No module named 'coremltools' Export complete. Visualize with https://github.com/lutzroeder/netron.

这段提示信息是在进行模型导出时出现的。其中 TorchScript 是 PyTorch 中用于序列化模型的一种格式，而 ONNX 和 CoreML 则是模型转换为其他框架或平台使用的格式。根据提示信息，你需要先安装 onnx 和 coremltools 模块，才能进行 ONNX 和 CoreML 格式的导出。

你可以使用以下命令来安装这两个模块：

pip install onnx
pip install coremltools

安装完成后，再次尝试导出模型，应该就可以成功了。你可以使用提示中提到的 https://github.com/lutzroeder/netron 工具来可视化导出的模型。