torch模型在export为onnx模型时，如何指定生成的onnx模型精度为float32

你可以在调用`torch.onnx.export()`函数时，通过设置`opset_version`参数为`11`或者更高版本，来指定导出的ONNX模型精度为`float32`。具体来说，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在导出ONNX模型之前，将PyTorch模型的数据类型设置为`torch.float32`，即：

model = YourModel()
model.to(torch.float32)

2. 调用`torch.onnx.export()`函数时，设置`opset_version`参数为`11`或者更高版本：

torch.onnx.export(model, input, output, opset_version=11)

其中，`input`和`output`参数分别表示输入和输出的张量，可以根据模型的具体情况进行设置。通过以上步骤，你就可以生成精度为`float32`的ONNX模型了。

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torch.onnx.export导出onnx,支持多个模型输入

是的，torch.onnx.export函数可以将PyTorch模型导出为ONNX格式的模型，支持多个模型输入。在导出时，可以通过传递一个元组作为输入参数来指定多个输入。例如：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(128 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 128 * 8 * 8)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()

# 保存模型为ONNX格式
dummy_input_1 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
dummy_input_2 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output_file_path = "my_model.onnx"
torch.onnx.export(model, (dummy_input_1, dummy_input_2), output_file_path)

在这个例子中，我们定义了一个包含两个输入的简单的卷积神经网络，并将其导出为ONNX格式。我们使用`torch.randn`创建两个虚拟输入，并将它们作为元组传递给导出函数。在导出的ONNX文件中，我们将看到两个输入节点，一个名为`input.1`，另一个名为`input.2`。

torch.onnx.export导出onnx模型的时候怎么支持网络多输入

在使用 `torch.onnx.export` 导出 ONNX 模型时，可以通过使用 `dynamic_axes` 参数来支持网络多输入。

`dynamic_axes` 是一个字典，其中键是输入张量的名称，值是一个元组，指定每个维度是否可以变化（True）或者是否是固定的（False）。

下面是一个例子：

import torch
import onnx

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        return x + y

model = MyModel()

# 导出模型
x = torch.randn(1, 3)
y = torch.randn(1, 3)

input_names = ['x', 'y']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'x': {0: 'batch_size'}, 'y': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_filename = 'mymodel.onnx'

torch.onnx.export(model, (x, y), onnx_filename, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

# 加载模型
onnx_model = onnx.load(onnx_filename)
onnx.checker.check_model(onnx_model)

# 获取模型输入和输出信息
input_infos = onnx_model.graph.input
output_infos = onnx_model.graph.output

print("Input Info:")
for input_info in input_infos:
    print(input_info)

print("Output Info:")
for output_info in output_infos:
    print(output_info)

在上面的例子中，我们使用了 `dynamic_axes` 参数来指定输入张量 x 和 y 的第一个维度是可以变化的。这意味着我们可以在运行模型时，使用不同的 batch size 来进行预测。

在导出模型后，我们可以通过加载模型以及获取模型的输入和输出信息来验证模型是否正确导出。