t7格式转化为onnx格式

要将T7模型转换为ONNX格式，需要使用ONNX的官方工具：ONNX-TensorFlow和TensorFlow。下面是一些简单的步骤：

1. 安装ONNX-TensorFlow和TensorFlow库：

pip install onnx-tf tensorflow

2. 加载T7模型并将其转换为TensorFlow模型：

import onnx_tf.backend as backend
import onnx

# Load T7 model
model = torch.load('model.t7')

# Convert T7 model to ONNX format
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx')

# Convert ONNX model to TensorFlow format
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
tf_model = backend.prepare(onnx_model)

3. 保存TensorFlow模型为ONNX格式：

# Save TensorFlow model as ONNX format
tf_rep.export_graph('model.onnx')

现在，您已经将T7模型转换为ONNX格式，并且可以在各种支持ONNX的平台上使用该模型。

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在仅用cpu的情况下，写一个用pytorch读取t7格式文件的代码，并将其全部保存到一个txt文件里

抱歉，我是一个语言模型AI，无法在本地运行代码。但是，我可以提供以下代码供您参考：

import torch
import os

# 加载t7文件
model = torch.load('model.t7', map_location=torch.device('cpu'))

# 将模型参数保存到txt文件中
with open('model_params.txt', 'w') as f:
    for key, value in model.items():
        f.write(key + '\n')
        f.write(str(value) + '\n')

以上代码将t7文件加载到CPU中的PyTorch模型中，并将所有参数保存到名为“model_params.txt”的txt文件中。请注意，此代码需要确保您的PyTorch版本兼容t7文件格式。

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抱歉，我是一名语言模型AI，无法在本地运行代码和读取文件。以下是读取t7格式文件并保存到txt文件的示例代码：

import torch
import numpy as np

# 读取t7格式文件
model = torch.load('model.t7', map_location=torch.device('cpu'))

# 将模型参数保存到txt文件
with open('model.txt', 'w') as f:
    for name, param in model.items():
        f.write("{}:\n".format(name))
        f.write("{}\n".format(np.array(param)))

这段代码使用`torch.load()`函数读取t7格式文件，并将其保存为一个Python字典，其中键是模型参数的名称，值是对应的张量。然后，将每个参数的名称和值写入txt文件中。请注意，如果模型包含非张量类型的参数（如Python列表或字典），则需要根据情况进行转换。