pt转onnx

您可以使用ONNX Runtime Tools来将PT模型转换为ONNX模型。具体步骤如下：

1. 安装ONNX Runtime Tools

您可以通过以下命令在Windows或Linux上安装ONNX Runtime Tools：

pip install onnxruntime-tools

2. 使用PyTorch导出模型

将您的PyTorch模型导出为ONNX格式，可以使用以下代码：

import torch

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

# 导出模型为ONNX格式
input_shape = (1, 3, 224, 224) # 根据您的输入尺寸设置
torch.onnx.export(model, torch.randn(input_shape), 'model.onnx', input_names=['input'], output_names=['output'])

3. 使用ONNX Runtime Tools转换模型

使用以下命令将ONNX模型转换为其他格式（例如TensorFlow）：

onnxconverter_common -i model.onnx -f tensorflow -o model.pb

请注意，转换可能会因为您的模型结构和输入输出格式而有所不同。

相关问题

torch pt转onnx

要将PyTorch中的.pt模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作。首先，确保已安装好ONNX和Caffe2。然后，根据引用中的指示安装最新版本的PyTorch。接下来，根据引用中的示例代码，使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX文件。在导出的过程中，可以设置参数来控制导出的行为，如是否导出参数、是否启用训练模式等。最后，根据引用中的说明，导出的onnx文件将会在与best.pt相同的目录中生成。请注意，如果onnx文件大小不是.pt文件大小的两倍，可能意味着转换过程出错了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch转onnx、torchscript方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38694699/13711247)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pt权重文件转onnx详解（记录）](https://blog.csdn.net/weixin_44312422/article/details/121510796)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [torch.onnx.export():将pytorch模型转换为.onnx模型](https://blog.csdn.net/QFJIZHI/article/details/105245292)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

yolov8 pt转onnx

将YOLOv8的PyTorch模型转换为ONNX模型的步骤如下：

1. 首先安装好ONNX和PyTorch的Python包。
2. 加载YOLOv8的PyTorch模型。
3. 创建一个PyTorch的示例输入，然后运行一次模型的前向计算，以便获取模型的输出张量形状。
4. 将PyTorch模型转换为ONNX模型，并指定输入输出张量的名称和形状信息。
5. 保存ONNX模型文件。

参考代码如下：

import torch
import onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('yolov8.pt')

# 创建示例输入
input_shape = (1, 3, 416, 416)
input_data = torch.randn(input_shape)

# 运行前向计算，获取输出张量形状
output_shape = model(input_data).shape

# 转换为ONNX模型
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {
    'input': {0: 'batch_size'},
    'output': {0: 'batch_size'}
}
onnx_model = onnx.export(model, input_data, 'yolov8.onnx', input_names=input_names,
                         output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes,
                         keep_initializers_as_inputs=True)

# 保存ONNX模型文件
onnx.save(onnx_model, 'yolov8.onnx')