pytorch 的动态文件pth 转换成onnx

PyTorch的模型通常以.pth格式保存，而ONNX是一种用于表示机器学习模型的标准中间交换格式，可以跨多种深度学习框架运行。如果你想要将PyTorch的动态图模型转换为ONNX格式，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`torch`, `onnx`, 和 `torch.onnx`。

pip install torch onnx torch-onnx

2. **加载模型**：
加载你的`.pth`文件，确保它是训练好的，并处于可执行状态（例如，不是一个静态的前向传递函数）。

import torch
model = torch.load('your_model.pth')
model.eval()  # 将模型设置为评估模式，以便进行推断

3. **准备输入数据**：
获取一个代表典型输入的数据例子，其维度应与模型期望的一致。这通常是模型训练时使用的输入形状。

input_data = torch.randn(1, *your_input_shape)

4. **转换模型到ONNX**：
使用`torch.onnx.export()`函数来转换模型。

output_path = 'converted_model.onnx'
torch.onnx.export(model,       # 模型实例
                  input_data,      # 输入张量
                  output_path,     # 输出文件路径
                  export_params=True,  # 是否包含权重参数
                  opset_version=11,  # ONNX版本
                  do_constant_folding=True,  # 是否折叠常量节点
                  verbose=False)         # 是否输出详细信息

5. **验证转换结果**：
确保转换后的模型与原始模型的行为一致，可以使用`onnx`库提供的工具如`onnx-checker`来检查模型的结构和兼容性。

完成以上步骤后，你便得到了一个ONNX格式的模型文件。需要注意的是，不是所有PyTorch模型都能完美地转换到ONNX，特别是那些依赖于特定功能或库（如自定义层、动态图特性等）的模型可能会有兼容性问题。如果模型转换失败，需要查看ONNX文档并查找可能的解决方案。