将resnet50的pt文件转为onnx的代码

可以使用以下的 Python 代码将 PyTorch 的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式：

import torch
import torchvision

# Define ResNet50 model
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# Export to ONNX format
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_tensor = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, input_tensor, "resnet50.onnx", verbose=True)

在上面的代码中，我们首先使用 torchvision 库加载预训练的 ResNet50 模型。然后，我们定义输入张量的形状并使用 `torch.onnx.export` 函数将模型导出为 ONNX 格式。在 `torch.onnx.export` 函数中，我们需要指定模型、输入张量、输出文件名和是否打印日志等参数。

注意，导出模型时需要保证 PyTorch 和 ONNX 的版本兼容性，可以通过查看 PyTorch 和 ONNX 的官方文档来确定兼容的版本。

相关问题

在对resnet的pt文件转onnx时，遇到这个报错Unexpected key(s) in state_dict: "classifier.add_block.0.weight", "classifier.add_block.0.bias"

这个错误通常是因为你正在尝试将PyTorch的ResNet模型转换为ONNX格式时，模型的结构与你当前定义的转换脚本不匹配。具体地说，这个错误表明在模型的参数中出现了意外的键。

解决这个问题的方法是检查你的转换脚本和模型定义，确保它们与你正在使用的ResNet模型相匹配。你需要确保模型的所有层和参数都被正确地定义，并且在转换过程中不会被忽略或者错误地转换。

如果你已经检查了你的脚本和模型定义，但是仍然无法解决问题，那么你可能需要尝试使用其他的ResNet模型或者重新训练模型。

对resnet50的pt文件转onnx时，最后的output变得很大，是为什么

在将ResNet50的pt文件转换为ONNX时，output变得很大可能有几个原因：

1. 数据类型不匹配：在转换ONNX文件时，数据类型可能会被改变，比如从float32转换为float16或int8。如果输出的数据类型变为了更高精度的类型，那么输出的数值也会变得更大。

2. 缩放因子（scale factor）的设置：ResNet50模型在训练时可能使用了缩放因子，这个因子可以将输出值缩小到一定的范围内，比如[-1,1]或[0,1]。如果在转换ONNX文件时没有设置正确的缩放因子，那么输出值就会变得很大。

3. Batch Normalization层的影响：ResNet50中使用了Batch Normalization层来加速模型的训练和提高模型的泛化能力。在转换ONNX文件时，Batch Normalization层的参数可能会被改变，导致输出值变得很大。

你可以先检查一下转换ONNX文件时的数据类型和缩放因子，看看是否设置正确。如果还有问题，可以检查一下模型中的Batch Normalization层是否正常工作。