torch.onnx.export的参数含义

`torch.onnx.export` 函数是将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式的函数。它的参数含义如下：

- `model`: PyTorch 模型，需要实现 `forward` 方法。
- `args`: `model.forward` 方法的输入参数，可以是一个 tensor 或是一个元组。
- `f`: 输出的 ONNX 模型文件路径或文件对象。
- `export_params`: 是否导出模型参数。
- `opset_version`: 使用的 ONNX 版本，默认为最新版本。
- `do_constant_folding`: 是否对导出的模型进行常量折叠优化。
- `input_names`: 输入模型的名称，应与 `args` 中的参数名一一对应。
- `output_names`: 输出模型的名称，应与 `model.forward` 方法返回值的名称一一对应。
- `dynamic_axes`: 动态维度，用于指定输入参数和输出参数的变化维度。可以是一个字典，键为输入/输出名，值为变化的维度列表。
- `example_outputs`: 用于推断动态维度的示例输出。

以上是 `torch.onnx.export` 函数的主要参数含义，更详细的使用方法可以参考 PyTorch 官方文档。

相关问题

torch.onnx._export

torch.onnx.export是PyTorch中的一个函数，用于将模型导出为ONNX格式的文件。它接受多个参数，包括模型、输入数据、保存路径等。

首先，你需要导入torch和torchvision库。
然后，你可以使用torch.onnx.export函数来将模型导出为ONNX文件。你需要提供模型对象、输入数据（dummy_input）、保存路径（f='alexnet.onnx'）、输入名称（input_names）、输出名称（output_names）和opset_version（版本号）等参数。

如果提供的模型是torch.nn.Module类型，torch.onnx.export函数会自动将其转换为torch.jit.ScriptModule类型。然后，它会将模型和输入数据导出为ONNX文件。

下面是一个示例代码：
import torch
import torchvision

# 创建模型对象
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)

# 准备输入数据
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 定义输入和输出名称
input_names = ['input']
output_names = ['output']

# 导出模型为ONNX文件
torch.onnx.export(model, dummy_input, f='alexnet.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=10)

上述代码会将预训练的AlexNet模型导出为ONNX文件，并保存为alexnet.onnx。输入名称为'input'，输出名称为'output'，使用的opset版本号为10。

请注意，torch.onnx.export函数不支持所有类型的模型，只支持torch.nn.Module、torch.jit.ScriptModule和torch.jit.ScriptFunction类型的模型。

torch.onnx.export函数详解

### 回答1：
torch.onnx.export函数是PyTorch中用于将模型导出为ONNX格式的函数。ONNX是一种开放式的深度学习框架，可以用于在不同的平台和框架之间共享模型。torch.onnx.export函数接受以下参数：

1. model：要导出的PyTorch模型。
2. args：模型的输入参数，可以是一个张量或一个元组。
3. f：导出的ONNX文件的名称。
4. export_params：如果为True，则导出模型的参数。
5. opset_version：导出的ONNX版本。
6. do_constant_folding：如果为True，则将模型中的常量折叠。
7. input_names：模型的输入名称。
8. output_names：模型的输出名称。
9. dynamic_axes：动态轴的字典，用于指定输入和输出的变化轴。

使用torch.onnx.export函数可以将PyTorch模型导出为ONNX格式，以便在其他平台和框架中使用。

### 回答2：
torch.onnx.export是PyTorch中的一个API，用于将定义好的模型导出为ONNX格式，从而可以在其他平台或框架中使用。

在使用torch.onnx.export时，需要提供以下参数：

- model：待导出的模型
- args：模型输入的张量
- f：导出的ONNX文件的路径或文件句柄
- input_names：输入张量的名称列表
- output_names：输出张量的名称列表
- dynamic_axes：为输入和输出张量指定动态轴的名称和长度。例如：{‘input’: {0: ‘batch_size’}, ‘output’: {0: ‘batch_size’}}表示对于输入和输出的第0维设置为变化的动态轴，而它们的名称为“batch_size”。
- opset_version：ONNX模型所使用的运算符版本，例如opset_version=11表示使用ONNX版本11的运算符。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用torch.onnx.export将模型导出为ONNX格式。

import torch
import torchvision
dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224)
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "alexnet.onnx", verbose=True)

在上述示例中，我们首先载入预训练的AlexNet模型，并随机生成一个形状为[10,3,224,224]的张量作为输入数据。然后，我们使用torch.onnx.export将AlexNet模型导出为ONNX模型，并将其保存为"alexnet.onnx"文件。

这个API实际上还挺好用的，特别是在多次部署部署时可以避免重复工作。笔者在使用过程中也遇到了一些坑，比如导出的onnx模型放到tensorflow里跑的时候需要默认转置，如果涉及到模型的输入形状动态改变的话还需要设置对于维度名称的设置和onnx模型opset_version设置。阅读文档是件严肃的事情，用好了一定可以起到事半功倍的效果。

### 回答3：
PyTorch是一种非常流行的深度学习框架，其提供了ONNX（开放式神经网络交换）作为模型导出的标准。通过使用ONNX，PyTorch可以将训练好的模型导出为不同的平台所需的不同格式。这就使得模型可以在不同平台和环境中进行部署和运行。在PyTorch中，我们可以使用torch.onnx.export函数从PyTorch模型导出一个ONNX模型。

torch.onnx.export函数可以将PyTorch模型保存为ONNX模型，其原型如下：

torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, input_names=None, output_names=None, operator_export_type=None, opset_version=None, input_shapes=None, dynamic_axes=None, do_constant_folding=True, example_outputs=None, strip_doc_string=True, keep_initializers_as_inputs=None)

其中，参数model是我们要导出为ONNX模型的PyTorch模型，args是PyTorch模型输入的张量，f是导出ONNX模型的文件名。

export_params确定是否将训练参数导出到ONNX模型中，verbose指定是否输出详细信息。input_names和output_names是模型输入和输出张量的名称。operator_export_type指定导出模型时要使用的运算符类型，opset_version指定使用的ONNX版本。

input_shapes和dynamic_axes在导出多个批次数据时非常有用。input_shapes可以指定张量的完整形状，dynamic_axes可以指定哪个维度应该是变量维度（批次维度）。

do_constant_folding可以控制是否执行常量折叠优化，例如可以删除不再需要的常量。example_outputs是生成器，提供模型的输出示例。strip_doc_string确定是否删除ONNX模型中的注释字符串。keep_initializers_as_inputs决定是否在导出的ONNX模型的输入中保留初始化器。

使用torch.onnx.export函数时，要注意输入和输出张量的数量和顺序。如果我们的PyTorch模型有多个输入或输出，我们需要在input_names和output_names中提供所有输入和输出名称，并在args中按顺序提供所有输入张量。

除了torch.onnx.export函数之外，我们还可以使用PyTorch提供的其他API来进行模型导出。例如，我们可以使用torch.jit.trace函数来动态跟踪模型操作，并生成Torch脚本模型。我们还可以使用torch.jit.script函数将整个PyTorch模型转换为Torch脚本模型。但是，对于某些平台或工具，ONNX格式是最好的选择。

在总体上，通过使用torch.onnx.export函数，我们可以轻松地将训练好的PyTorch模型导出为ONNX模型，以便在不同的平台和环境中进行部署和运行。