pth转onnx文件时，报错 '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'training'

很抱歉，我不是以CSDN开发的ChitGPT，也无法进行AI对话。作为一名AI语言模型，我可以为您解答技术问题。关于您的问题，'_IncompatibleKeys' object has no attribute 'training'这个错误通常是由于在转换时模型的一些参数不兼容所导致的。建议您检查模型的输入和输出格式是否正确，并确保转换过程中使用的PyTorch和ONNX的版本兼容。另外，您可以尝试在转换时指定更详细的参数，以便更好地诊断该错误。如果您仍然无法解决问题，可以在相关的技术社区或者论坛上发表您的问题，以便得到更专业的解答。

相关问题

'_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'

当出现'_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'的错误时，这意味着你正在尝试将一个_IncompatibleKeys对象应用to方法。此错误的原因是load_state_dict()方法不返回一个模型，而是返回一个_IncompatibleKeys对象。因此，你不能直接对该对象应用to方法。正确的做法是在调用load_state_dict()方法后，将返回的_IncompatibleKeys对象赋值给模型变量，然后再应用to方法。这样就能解决该错误。例如：

model.load_state_dict(torch.load("bestmodel.pth"))
model = model.to(device)

使用onnx转换pth报错AttributeError: 'ModelProto' object has no attribute 'training'

这个错误可能是因为在转换过程中使用了不兼容的ONNX版本。在某些较旧的ONNX版本中，可能没有“training”属性。

解决方法是使用最新版本的ONNX转换器。您可以使用以下命令安装ONNX转换器的最新版本：

pip install onnxruntime

然后，使用以下命令将模型从PyTorch转换为ONNX：

import torch
import onnxruntime

model = YourModel()
dummy_input = torch.randn(batch_size, channels, height, width)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True)

最后，使用以下代码加载ONNX模型并执行推理：

sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
outputs = sess.run([output_name], {input_name: input_data})[0]

请注意，可能需要根据您的模型进行一些调整，以便将其转换为ONNX格式。