windows系统下将pt格式转onnx格式

可以使用以下两种方法将pt格式转换为onnx格式：

方法一：使用PyTorch官方提供的工具

1. 首先需要安装PyTorch和ONNX的Python库。可以使用以下命令安装：

pip install torch
pip install onnx

2. 使用PyTorch提供的脚本将pt格式转换为onnx格式。例如：

import torch
import onnx

# Load the PyTorch model
model = torch.load("model.pt")

# Export the PyTorch model to ONNX
input_data = torch.zeros(1, 3, 224, 224)
onnx.export(model, input_data, "model.onnx")

这将把名为"model.pt"的PyTorch模型转换为名为"model.onnx"的ONNX模型。

方法二：使用第三方工具

1. 安装MMdnn工具，可以使用以下命令安装：

pip install mmdnn

2. 使用MMdnn将pt格式转换为onnx格式。例如：

mmconvert -sf pytorch -iw model.pt -df onnx -om model.onnx

这将把名为"model.pt"的PyTorch模型转换为名为"model.onnx"的ONNX模型。

相关问题

windows系统下如何将pt文件转为onnx文件

要将PT文件转换为ONNX文件，可以使用PyTorch的内置函数将PT文件转换为ONNX文件。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from torch.autograd import Variable

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pt')

# 将模型转换为ONNX格式
input_var = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
output_path = "./model.onnx"
torch.onnx.export(model, input_var, output_path, verbose=True)

在代码中，我们首先加载了一个PT模型，然后使用torch.onnx.export()函数将模型转换为ONNX格式。请注意，我们需要提供一个输入变量以及输出路径。在这个例子中，我们使用了一个随机生成的输入变量。这个函数还有一些其他的参数可以根据需要进行设置。

运行代码之后，会在当前目录下生成一个名为“model.onnx”的文件，这就是我们要的ONNX模型。

yolov5训练出来的pt转onnx

根据引用\[1\]中提供的信息，您可以按照以下步骤将yolov5训练出来的.pt模型转换为.onnx格式：

1. 在Ubuntu服务器上训练完模型并得到best.pt文件。
2. 在Windows系统下进行模型转换为.onnx格式的操作。
3. 首先备份export.py文件，并进行修改。
4. 打开chenexport.py文件，找到并修改模型位置的参数。将参数`--weights`的默认值修改为您的best.pt文件的路径，例如`--weights='../chenresult/best.pt'`。
5. 运行修改后的export.py文件，执行转换操作。
6. 在运行过程中，将会生成一个.onnx文件，即转换后的模型。

请注意，以上步骤仅适用于yolov5模型的转换，如果您使用的是其他模型，请参考相应的转换方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5训练的结果转为onnx](https://blog.csdn.net/chencaw/article/details/118057505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]