如何将模型从PyTorch转换为ONNX格式

要将PyTorch模型转换为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export()函数。以下是一个简单的示例：

import torch
import torchvision # 加载预训练的ResNet模型model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # 将模型转换为eval模式model.eval() # 创建一个虚拟输入张量作为示例dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 指定要保存的ONNX文件的路径onnx_path = 'resnet18.onnx'# 将PyTorch模型转换为ONNX格式torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path)

在上面的示例中，我们加载了预训练的ResNet模型，并将其转换为eval模式。然后，我们创建了一个虚拟输入张量作为示例，并使用torch.onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式，并将其保存到指定的文件路径中。

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