pt 模型转onnx模型

将PyTorch (pt) 模型转换为ONNX（开放神经网络交换格式）模型是一个常见的过程，这使得模型能够在各种支持ONNX的环境中运行，如TensorFlow Serving、Docker容器或其他深度学习框架。以下是转换的基本步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保你已经安装了`torch`, `torch.onnx`, 和 `onnx` 库。

2. **加载PyTorch模型**：加载你在PyTorch中训练好的模型，确保它是在CPU或GPU上。

import torch
model = YourTrainedModel()

3. **准备输入数据**：创建一个代表模型典型输入的数据集或单个样本，并将其转换为张量。

input_data = prepare_input_data()
input_tensor = torch.tensor(input_data)

4. **动态推断**：由于某些模型可能需要在运行时确定形状，使用`torch.onnx.export`函数并设置`opset_version`参数来指定ONNX版本。

with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)

# 将模型转换为ONNX
output_names = ['output'] if isinstance(output, tuple) else ['output_0']
model_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, input_tensor, model_path, export_params=True,
                  opset_version=11, dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}},
                  input_names=['input'], output_names=output_names)

5. **验证转换结果**：使用`onnx.checker.check_model`检查ONNX模型是否有效。

6. **优化和转换**：如果有必要，可以使用工具如`onnxoptimizer`进一步压缩和优化模型。