pytorch如何转换为onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 安装依赖：确保已安装PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令安装ONNX库：

   pip install onnx

2. 导出PyTorch模型：使用PyTorch提供的`torch.onnx.export`函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。此函数需要指定输入张量的形状和模型的输入名称。以下是一个示例：

   import torch
   import torchvision
   
   # 加载PyTorch模型
   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   
   # 创建一个示例输入张量
   input_shape = (1, 3, 224, 224)  # (batch_size, channels, height, width)
   dummy_input = torch.randn(input_shape)
   
   # 导出模型为ONNX格式
   onnx_path = "model.onnx"
   torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=True, input_names=['input'])

3. 验证导出的模型：可以使用ONNX库加载导出的ONNX模型，并验证其是否成功转换。以下是一个示例：

   import onnx
   
   # 加载导出的ONNX模型
   onnx_model = onnx.load(onnx_path)
   
   # 验证模型是否有效
   onnx.checker.check_model(onnx_model)

转换后的ONNX模型可以在其他支持ONNX格式的深度学习框架中使用，或者进行模型优化、部署等任务。