pytorch加载onnx模型

PyTorch的ONNX模型转换是一种将训练好的PyTorch模型导出为ONNX格式的过程，ONNX是一种跨平台的神经网络模型交换格式。一旦模型转换为ONNX，你可以使用PyTorch的`torch.onnx.load`函数来加载它。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要安装`torch.onnx`库，如果还没有的话：

   pip install torch onnx

2. 确保你在运行模型前将其冻结（不再有动态图操作），因为ONNX不支持动态计算图。例如，如果你有一个需要优化的模odel，可以这样做：

   model.eval()
   with torch.no_grad():
       input = ...  # 你的输入数据
       traced_script_module = torch.jit.trace(model, input)

3. 使用`traced_script_module`保存为ONNX文件：

   with open("model.onnx", "wb") as f:
       torch.onnx.export(traced_script_module, input, f, opset_version=10)  # 选择合适的opset版本

4. 载入ONNX模型：

   loaded_model = torch.onnx.load("model.onnx")

5. 最后，你可以检查模型是否兼容当前环境，并执行一些示例推断：

   onnx.checker.check_model(loaded_model)
   
   # 示例推理
   prediction = loaded_model(input)