resnet50的pt文件如何转换为onnx

将ResNet50的PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤如下：

1. 在Python环境中安装最新版本的onnx和onnxruntime包。您可以使用以下命令安装：

   pip install onnx onnxruntime

2. 加载ResNet50模型并准备输入数据。以下是一个示例代码：

   import torch
   import torchvision

   # 加载ResNet50模型
   model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
   model.eval()

   # 准备输入数据
   batch_size = 1
   input_shape = (3, 224, 224)
   input_data = torch.randn(batch_size, *input_shape)

3. 将PyTorch模型转换为ONNX格式。以下是一个示例代码：

   import onnx
   from onnx import optimizer
   from onnxruntime import GraphOptimizationLevel, InferenceSession, SessionOptions

   # 将PyTorch模型转换为ONNX格式
   torch.onnx.export(model, input_data, "resnet50.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])

   # 优化ONNX模型
   onnx_model = onnx.load("resnet50.onnx")
   passes = ["extract_constant_to_initializer", "eliminate_unused_initializer"]
   optimized_model = optimizer.optimize(onnx_model, passes)

   # 保存优化后的ONNX模型
   onnx.save(optimized_model, "resnet50_optimized.onnx")

4. 加载ONNX模型并运行推理。以下是一个示例代码：

   # 加载ONNX模型
   session_options = SessionOptions()
   session_options.graph_optimization_level = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
   session = InferenceSession("resnet50_optimized.onnx", session_options)

   # 运行推理
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   output_name = session.get_outputs()[0].name
   output = session.run([output_name], {input_name: input_data.numpy()})
   print(output)

请注意，由于ResNet50是一个较大的模型，转换和优化过程可能需要一些时间。如果您遇到了任何问题，请参考ONNX和ONNX Runtime的文档或者在相关的社区中提出问题。