pytorch 转 onxx

PyTorch 和 ONNX（Open Neural Network Exchange）是两个独立的深度学习库。PyTorch 是一个开源的Python机器学习库，它提供动态计算图，使得模型构建和调试非常直观。而 ONNX 是一种跨平台的神经网络模型交换格式，用于持久化和部署经过训练的模型。

如果你想要将一个训练好的 PyTorch 模型转换成 ONNX 格式以便在其他支持 ONNX 的框架或平台上使用，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了`onnx`和`torch.onnx`模块。

   pip install torch onnx

2. **保存模型**：使用 `torch.jit.save()` 函数将模型转换为ONNX。假设你有一个名为 `model` 的 PyTorch 模型，可以这样做：

   import torch.onnx

   input = ... # 创建一个输入张量样本
   traced_model = torch.jit.trace(model, input)
   traced_model.save("model.onnx")

3. **验证转换**：在转换后，你可以使用 `torch.onnx.checker.check_model()` 验证模型是否正确转换：

   onnx_model = onnx.load("model.onnx")
   onnx.checker.check_model(onnx_model)

4. **加载到其他平台**：现在你可以将 `model.onnx` 文件加载到 ONNX 支持的框架如TensorFlow、Caffe2等进行进一步使用。