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，用于将训练好的模型导出为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他框架或平台上使用。这个函数有几个参数，包括模型对象、输入样例、输出文件路径等。通过调用该函数，可以将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，实现模型的跨平台部署和推理。

torch.onnx.export( 参数详细解析

`torch.onnx.export`是PyTorch提供的一个函数，用于将PyTorch模型转换为ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式。该函数的基本语法如下：

torch.onnx.export(model,
                  inputs,
                  export_path,
                  input_names=['input_0'],
                  output_names=['output_0'],
                  dynamic_axes=None,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  verbose=False,
                  training=torch.onnx.TrainingMode.EVAL,
                  _export_params=True,
                  operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX)

参数解释：

1. `model`: 要转换的PyTorch模型实例。
2. `inputs`: 模型输入数据的一组张量或一个包含所有输入的列表。这些数据应该与模型训练时使用的输入一致。
3. `export_path`: 输出文件的路径，ONNX模型将会保存到这个路径。
4. `input_names` 和 `output_names`: 分别是输入和输出张量在ONNX图中的名称列表。
5. `dynamic_axes` (可选): 如果模型中的轴大小未知或动态变化，可以提供一个字典映射轴名到一个表示其变动范围的对象。
6. `opset_version`: ONNX版本，指定导出的模型所支持的最低ONNX版本。
7. `do_constant_folding` (可选): 是否进行常数折叠优化。
8. `verbose` (可选): 是否显示转换过程的日志信息。
9. `training`: 模型的训练模式，一般设为`TrainingMode.EVAL`以保证在评估状态下的转换。
10. `_export_params` (可选): 是否导出模型的参数。默认值为True。
11. `operator_export_type` (可选): 控制导出时对某些非标准操作的行为，如上面提到的`ONNX_ATEN_FALLBACK`。

使用这个函数时，你需要确保你的模型在评估模式下，且所有需要的库已经安装了。