这篇文章主要介绍“pytorch模型怎么转onnx模型”，在日常操作中，相信很多人在pytorch模型怎么转onnx模型问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”pytorch模型怎么转onnx模型”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！前提条件：需要安装onnx 和 onnxruntime，可以通过 pip install onnx 和 pip install onnxruntime 进行安装pytorch 转 onnx 只需要一个函数 torch.onnx.export参数说明：model——需要导出的pytorch模型args——模型的输入参数，满足输入层的shape正确即可。path——输出的onnx模型的位置。例免费云主机域名如‘yolov5.onnx’。export_params——输出模型是否可训练。default=True，表示导出trained model，否则untrained。verbose——是否打印模型转换信息。default=False。input_names——输入节点名称。default=None。output_names——输出节点名称。default=None。do_constant_folding——是否使用常量折叠（不了解），默认即可。default=True。dynamic_axes——模型的输入输出有时是可变的，如Rnn，或者输出图像的batch可变，可通过该参数设置。如输入层的shape为（b，3，h，w），batch，height，width是可变的，但是chancel是固定三通道。
格式如下 ：
1)仅list(int) dynamic_axes={‘input’:[0,2,3],‘output’:[0,1]}
2)仅dict
3)mixed dynamic_axes={‘input’:{0:‘batch’,2:‘height’,3:‘width’},‘output’:[0,1]}
用来指定输出哪些，以及顺序
若为None，则按序输出所有的output，即返回[output_0,output_1]
若为[‘output_1’,‘output_0’]，则返回[output_1,output_0]
若为[‘output_0’]，则仅返回[output_0:tensor]input:dict
可以通过session.get_inputs().name获得名称
其中key值要求与torch.onnx.export中设定的一致如前所述，经验表明，ONNX 模型的运行效率明显优于原 PyTorch 模型，这似乎是源于 ONNX 模型生成过程中的优化，这也导致了模型的生成过程比较耗时，但整体效率依旧可观。此外，根据对 ONNX 模型和 PyTorch 模型运行结果的统计分析（误差的均值和标准差），可以看出 ONNX 模型的运行结果误差很小、基本可靠。到此，关于“pytorch模型怎么转onnx模型”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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