torch模型自身是32位，但是在转换为onnx模型之后变成64位，这是为什么

这可能是由于ONNX规范中的数据类型和PyTorch中的数据类型之间存在差异所导致的。具体来说，PyTorch中的`float`类型默认为32位浮点数（即`torch.float32`），而在ONNX中，`float`类型默认为64位浮点数（即`float64`）。因此，在将PyTorch模型导出为ONNX模型时，可能会发生数据类型精度的变化。

如果你希望在导出ONNX模型时保持数据类型的精度不变，可以在调用`torch.onnx.export()`函数时，将`export_params`参数设置为`True`，以保留模型中的权重和偏置的精度。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`export_params`参数为`True`：

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

通过以上步骤，你就可以在导出ONNX模型时保持数据类型的精度不变了。

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torch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装 依赖库：onnx 和 onnxruntime，

Torch模型转换到ONNX模型通常涉及以下几个步骤：

1. **模型转换**[^4]:
使用`torch.onnx.export`函数可以将PyTorch模型转换为ONNX格式。这个过程需要输入样本来确定模型的行为。下面是一个简单的示例：

   import torch
   from torch import nn
   from torch.utils.dlpack import to_dlpack

   class MyModel(nn.Module):
       ...  # 定义你的模型结构

   model = MyModel()
   input_data = ...  # 准备要用于导出的输入数据（形状需与模型期望匹配）
   
   # 将模型设置为评估模式（假设它是一个训练好的模型）
   model.eval()

   # 转换模型
   output_names = ["output"]  # 假设你的模型只有一个输出
   opset_version = 11  # ONNX版本
   dynamic_axes = {input_name: {0: "batch_size"} for input_name in model.input_names}  # 可选，动态轴定义

   torch.onnx.export(
       model,
       (to_dlpack(input_data),),
       "model.onnx",
       input_names=model.input_names,
       output_names=output_names,
       opset_version=opset_version,
       dynamic_axes=dynamic_axes,
   )

2. **运行ONNX模型**[^5]:
使用ONNX Runtime（onnxruntime）可以加载和运行ONNX模型。确保已经安装了onnx和onnxruntime库。以下是如何在Python中执行ONNX模型的一个简单例子：

   import numpy as np
   import onnxruntime

   # 加载ONNX模型
   ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

   # 获取输入名称
   input_names = ort_session.get_inputs().name

   # 预测
   ort_input = {input_names: input_data.numpy()}  # 注意转换numpy数组
   ort_outs = ort_session.run(None, ort_input)

   # 获取输出
   onnx_output = ort_outs

对于比较ONNX模型和PyTorch模型的输出结果，一般来说，在转换过程中如果模型架构和参数一致，输出应该是一致的。但如果存在精度损失（如量化、剪枝操作），可能会有微小差异。为了精确对比，可以在相同输入下执行两者并记录输出。

pth模型转换为onnx

将PyTorch模型转换为ONNX格式的代码如下：

import torch
import torch.onnx as onnx
import torchvision.models as models

# 定义输入数据
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 加载PyTorch模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置模型为eval模式
model.eval()

# 导出ONNX模型
onnx.export(model, example_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

在这个例子中，我们首先定义了一个example_input作为输入数据，然后加载了一个预训练的ResNet-18模型。在导出ONNX模型之前，我们需要将模型设置为eval模式，以确保模型的输出是确定的。最后，我们使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式，并指定导出的文件名为"resnet18.onnx"。