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。